Human microbiota research in Africa: a systematic review reveals gaps and priorities for future research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of the human microbiome in health and disease is an emerging and important area of research; however, there is a concern that African populations are under-represented in human microbiome studies. We, therefore, conducted a systematic survey of African human microbiome studies to provide an overview and identify research gaps. Our secondary objectives were: (i) to determine the number of peer-reviewed publications; (ii) to identify the extent to which the researches focused on diseases identified by the World Health Organization [WHO] State of Health in the African Region Report as being the leading causes of morbidity and mortality in 2018; (iii) to describe the extent and pattern of collaborations between researchers in Africa and the rest of the world; and (iv) to identify leadership and funders of the studies. METHODOLOGY: We systematically searched Medline via PubMed, Scopus, CINAHL, Academic Search Premier, Africa-Wide Information through EBSCOhost, and Web of Science from inception through to 1st April 2020. We included studies that characterized samples from African populations using next-generation sequencing approaches. Two reviewers independently conducted the literature search, title and abstract, and full-text screening, as well as data extraction. RESULTS: We included 168 studies out of 5515 records retrieved. Most studies were published in PLoS One (13%; 22/168), and samples were collected from 33 of the 54 African countries. The country where most studies were conducted was South Africa (27/168), followed by Kenya (23/168) and Uganda (18/168). 26.8% (45/168) focused on diseases of significant public health concern in Africa. Collaboration between scientists from the United States of America and Africa was most common (96/168). The first and/or last authors of 79.8% of studies were not affiliated with institutions in Africa. Major funders were the United States of America National Institutes of Health (45.2%; 76/168), Bill and Melinda Gates Foundation (17.8%; 30/168), and the European Union (11.9%; 20/168). CONCLUSIONS: There are significant gaps in microbiome research in Africa, especially those focusing on diseases of public health importance. There is a need for local leadership, capacity building, intra-continental collaboration, and national government investment in microbiome research within Africa. Video Abstract.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».