Shared Odds of Borrelia and Rabies Virus Exposure in Serbia
Notice bibliographique
Résumé
Lyme borreliosis (LB) is the most common tick-borne disease in Serbia and other European countries. Rabies is a fatal zoonosis distributed worldwide and is caused by the rabies virus. Professionals at risk of rabies—including veterinarians, hunters, communal service workers, and forestry workers—overlap with some professions at a higher risk of exposure to tick bites and tick-borne pathogen infections. We hypothesized that individuals identified by the public health system as at risk of rabies virus infection, and consequently vaccinated against rabies virus, also share a higher likelihood of Borrelia exposure. To test our hypothesis, a case-control study was carried out during 2019 in Serbia to determine the seroprevalence of anti-Borrelia antibodies in two case groups (individuals at risk and vaccinated against rabies virus) and a control group (individuals without risk of rabies). Individuals vaccinated against rabies following either “pre-exposure protocol” (PrEP, n = 58) or “post-exposure protocol” (PEP, n = 42) were considered as rabies risk groups and healthy blood donors (n = 30) as the control group. The results showed higher Borrelia seroprevalence in PrEP (17.2%; 10/58) and PEP (19.0%; 8/42) groups compared with the control group (6.67%; 2/30). Furthermore, odds ratio (OR) analysis showed that risk of rabies (in either the PrEP (OR = 2.91) or PEP (OR = 3.29) groups) is associated with increased odds of being seropositive to Borrelia. However, the difference in Borrelia seroprevalence between groups was not statistically significant (Chi-square (χ²) test p > 0.05). The shared odds of LB and rabies exposure found in this study suggest that, in countries where both diseases occur, the common citizen can be at risk of both diseases when in a risky habitat. These findings are important to guide physicians in targeting high-risk groups, and diagnose LB, and to guide decision-makers in targeting control and prevention measures for both infections in risk areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».