Protection to Six Vaccinable Pathogens in Paired Plasma/DBS and HIV Impact in Infected and Uninfected Children From Kinshasa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Child vaccination reduces infant mortality rates. HIV-infected children present higher risk of diseases than non-infected. We report the protection coverage rates to 6 vaccine-preventable diseases in a paediatric population from the Democratic Republic of the Congo (DRC) and the impact of HIV infection, providing the first data on the validity of dried blood samples (DBS) to monitor the immune protection. During 2016-2018 DBS from 143 children/adolescents were collected in Kinshasa (DRC), being 52 HIV-infected. Forty-two had a paired plasma sample. Protective IgG was quantified (VirClia®IgG,Vircell) to obtain the optimal cut-off in IgG detection in DBS. ROC curves were generated with R software and statistical analyses with Stata. Protective IgG levels varied across pathogens, not reaching the herd immunity. HIV-infected presented lower vaccine protection than uninfected for all analysed pathogens, except rubella, with statistically significant differences for measles (30.8% vs. 53.8%;p=0.008) and tetanus (3.8% vs. 22%;p=0.004). New cut-offs were calculated when using DBS to improve test performance. We reinforce the necessity to increase pediatric vaccination coverage in Kinshasa, specially in HIV seropositive, with less capacity to maintain adequate antibody levels. DBS were useful to monitor vaccination coverage in seroprevalence studies in resource-limited settings, after optimizing the cut-off value for each pathogen.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».