Spatial Heterogeneity of Enteric Fever in 2 Diverse Communities in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Typhoid fever is endemic in the urban Kathmandu Valley of Nepal; however, there have been no population-based studies of typhoid outside of this community in the past 3 decades. Whether typhoid immunization should be prioritized in periurban and rural communities has been unclear. METHODS: We performed population-based surveillance for enteric fever in 1 urban catchment (Kathmandu) and 1 periurban and rural catchment (Kavrepalanchok) as part of the Surveillance for Enteric Fever in Asia Project (SEAP). We recruited individuals presenting to outpatient and emergency departments at 2 study hospitals with suspected enteric fever and performed blood cultures. Additionally, we conducted a household survey in each catchment area to characterize care seeking for febrile illness. We evaluated spatial heterogeneity in febrile illness, care seeking, and enteric fever incidence. RESULTS: Between September 2016 and September 2019, we enrolled 5736 participants with suspected enteric fever at 2 study hospitals. Among these, 304 (5.3%) were culture positive for Salmonella Typhi (249 [81.9%]) or Paratyphi A (55 [18.1%]). Adjusted typhoid incidence in Kathmandu was 484 per 100 000 person-years and in Kavrepalanchok was 615 per 100 000 person-years. While all geographic areas for which estimates could be made had incidence >200 per 100 000 person-years, we observed spatial heterogeneity with up to 10-fold variation in incidence between communities. CONCLUSIONS: In urban, periurban, and rural communities in and around Kathmandu, we measured a high but heterogenous incidence of typhoid. These findings provide some support for the introduction of conjugate vaccines in Nepal, including outside urban areas, alongside other measures to prevent enteric fever.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».