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Enregistrement W3108379942 · doi:10.1371/journal.pntd.0008623

Population genomic evidence that human and animal infections in Africa come from the same populations of Dracunculus medinensis

2020· article· en· W3108379942 sur OpenAlexaff
Caroline Durrant, Elizabeth A. Thiele, Nancy Holroyd, Stephen R. Doyle, Guillaume Sallé, Alan Tracey, Geetha Sankaranarayanan, Magda E. Lotkowska, Hayley M. Bennett, Thomas Huckvale, Zahra Abdellah, Ouakou Tchindebet, Mesfin Wossen, Makoy Samuel Yibi Logora, Cheick Oumar Coulibaly, Adam Weiss, Albrecht I. Schulte‐Hostedde, Jeremy M. Foster, Christopher A. Cleveland, Michael J. Yabsley, Ernesto Ruiz‐Tiben, Matthew Berriman, Mark L. Eberhard, James A. Cotton

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParasitic Diseases Research and Treatment
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilCenters for Disease Control and PreventionWellcome TrustCarter CenterWellcome
Mots-clésBiologyPopulationTransmission (telecommunications)Vector (molecular biology)ZoologyVeterinary medicineEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Guinea worm-Dracunculus medinensis-was historically one of the major parasites of humans and has been known since antiquity. Now, Guinea worm is on the brink of eradication, as efforts to interrupt transmission have reduced the annual burden of disease from millions of infections per year in the 1980s to only 54 human cases reported globally in 2019. Despite the enormous success of eradication efforts to date, one complication has arisen. Over the last few years, hundreds of dogs have been found infected with this previously apparently anthroponotic parasite, almost all in Chad. Moreover, the relative numbers of infections in humans and dogs suggests that dogs are currently the principal reservoir on infection and key to maintaining transmission in that country. PRINCIPAL FINDINGS: In an effort to shed light on this peculiar epidemiology of Guinea worm in Chad, we have sequenced and compared the genomes of worms from dog, human and other animal infections. Confirming previous work with other molecular markers, we show that all of these worms are D. medinensis, and that the same population of worms are causing both infections, can confirm the suspected transmission between host species and detect signs of a population bottleneck due to the eradication efforts. The diversity of worms in Chad appears to exclude the possibility that there were no, or very few, worms present in the country during a 10-year absence of reported cases. CONCLUSIONS: This work reinforces the importance of adequate surveillance of both human and dog populations in the Guinea worm eradication campaign and suggests that control programs aiming to interrupt disease transmission should stay aware of the possible emergence of unusual epidemiology as pathogens approach elimination.

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)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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