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Enregistrement W3033388909 · doi:10.1186/s13071-020-04149-4

The impact of community-wide, mass drug administration on aggregation of soil-transmitted helminth infection in human host populations

2020· article· en· W3033388909 sur OpenAlexaff
Marleen Werkman, James E. Wright, James E. Truscott, William E. Oswald, Katherine E. Halliday, Marina Papaiakovou, Sam H. Farrell, Rachel L. Pullan, Roy M. Anderson

Notice bibliographique

RevueParasites & Vectors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMass drug administrationTransmission (telecommunications)IvermectinDewormingHelminthsHelminth infectionsBiologyNegative binomial distributionImmunologyEnvironmental healthPopulationMedicineStatisticsEcologyComputer sciencePoisson distributionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Soil-transmitted helminths (STH) are intestinal parasites estimated to infect over 1.5 billion people. Current treatment programmes are aimed at morbidity control through school-based deworming programmes (targeting school-aged children, SAC) and treating women of reproductive age (WRA), as these two groups are believed to record the highest morbidity. More recently, however, the potential for interrupting transmission by treating entire communities has been receiving greater emphasis and the feasibility of such programmes are now under investigation in randomised clinical trials through the Bill & Melinda Gates Foundation funded DeWorm3 studies. Helminth parasites are known to be highly aggregated within human populations, with a small minority of individuals harbouring most worms. Empirical evidence from the TUMIKIA project in Kenya suggests that aggregation may increase significantly after anthelminthic treatment. METHODS: A stochastic, age-structured, individual-based simulation model of parasite transmission is employed to better understand the factors that might induce this pattern. A simple probabilistic model based on compounded negative binomial distributions caused by age-dependencies in both treatment coverage and exposure to infection is also employed to further this understanding. RESULTS: Both approaches confirm helminth aggregation is likely to increase post-mass drug administration as measured by a decrease in the value of the negative binomial aggregation parameter, k. Simple analytical models of distribution compounding describe the observed patterns well. CONCLUSIONS: The helminth aggregation that was observed in the field was replicated with our stochastic individual-based model. Further work is required to generalise the probabilistic model to take account of the respective sensitivities of different diagnostics on the presence or absence of infection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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