Estimating the Force of Infection for Dengue Virus Using Repeated Serosurveys, Ouagadougou, Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
RESEARCH D engue fever is a mosquitoborne disease caused by 4 related but antigenically distinct dengue viruses (DENVs), serotypes 1-4.Annually, ≈50-100 million cases of dengue are reported worldwide, with 20,000 deaths (1).Aedes mosquitoes and dengue cases were documented in Africa as early as 1823, and cases have since been reported in 34 countries in Africa (2).In Burkina Faso, since the first outbreak in 1925, there have been multiple others (2), including in 2013, 2016, and 2017 (3-5).The 2016 outbreak included 1,061 dengue rapid-diagnostic test (RDT) positive cases and 15 deaths in the capital, Ouagadougou, with a reported case-fatality rate (CFR) of 1.2% (4,6).The 2017 outbreak included 5,773 RDT-positive cases and 18 deaths throughout the country, for a CFR of 0.2% (5).These repeated outbreaks suggest a considerable dengue burden in the country.Despite this burden, data on dengue seroprevalence and force of infection (FOI), the rate at which initial or heterotypic infections are acquired, are scarce in Burkina Faso and Africa (7).In terms of seroprevalence in Burkina Faso, 1 study found the dengue IgG seroprevalence among 683 pregnant women and blood donors to be 26.3% in rural and 36.5% in urban settings in 2003-2004 (8).To define DENV transmission in Burkina Faso, we conducted 4 serologic surveys in the same study participants in Ouagadougou during 2015-2017.The study targeted 3 objectives.First, we measured seroprevalence of DENV by IgG positivity at enrollment, serosurvey 1 (S1).Second, we estimated age-specific annual FOI, measured by seroconversion in the repeated follow-up surveys ( S2-S4).Last, because a dengue outbreak occurred in 2016, between the third and fourth serosurveys, we identified and compared demographic and clinical characteristics associated with DENV seroconversion in the outbreak and nonoutbreak periods.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».