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Enregistrement W4225288573 · doi:10.1186/s12916-022-02347-8

Etiological spectrum of persistent fever in the tropics and predictors of ubiquitous infections: a prospective four-country study with pooled analysis

2022· article· en· W4225288573 sur OpenAlexaff
Emmanuel Bottieau, Lukas Van Duffel, Sayda El Safi, Kanika Deshpande Koirala, Basudha Khanal, Suman Rijal, Narayan Raj Bhattarai, Thong Phe, Kruy Lim, Déby Mukendi, Jean-Roger Lilo Kalo, Pascal Lutumba, Barbara Barbé, Jan Jacobs, Marjan Van Esbroeck, Nikki Foqué, Achilleas Tsoumanis, Philippe Parola, Cédric P. Yansouni, Marleen Boelaert, Kristien Verdonck, François Chappuis

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueLeptospirosis research and findings
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésMedicineTyphoid feverMalariaLeptospirosisBrucellosisTuberculosisDengue feverImmunologyInternal medicineRapid diagnostic testLeptospiraTropical medicineVisceral leishmaniasisLeishmaniasisVirologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Persistent fever, defined as fever lasting for 7 days or more at first medical evaluation, has been hardly investigated as a separate clinical entity in the tropics. This study aimed at exploring the frequencies and diagnostic predictors of the ubiquitous priority (i.e., severe and treatable) infections causing persistent fever in the tropics. Methods In six different health settings across four countries in Africa and Asia (Sudan, Democratic Republic of Congo [DRC], Nepal, and Cambodia), consecutive patients aged 5 years or older with persistent fever were prospectively recruited from January 2013 to October 2014. Participants underwent a reference diagnostic workup targeting a pre-established list of 12 epidemiologically relevant priority infections (i.e., malaria, tuberculosis, HIV, enteric fever, leptospirosis, rickettsiosis, brucellosis, melioidosis, relapsing fever, visceral leishmaniasis, human African trypanosomiasis, amebic liver abscess). The likelihood ratios (LRs) of clinical and basic laboratory features were determined by pooling all cases of each identified ubiquitous infection (i.e., found in all countries). In addition, we assessed the diagnostic accuracy of five antibody-based rapid diagnostic tests (RDTs): Typhidot Rapid IgM, Test-it TM Typhoid IgM Lateral Flow Assay, and SD Bioline Salmonella typhi IgG/IgM for Salmonella Typhi infection, and Test-it TM Leptospira IgM Lateral Flow Assay and SD Bioline Leptospira IgG/IgM for leptospirosis. Results A total of 1922 patients (median age: 35 years; female: 51%) were enrolled (Sudan, n = 667; DRC, n = 300; Nepal, n = 577; Cambodia, n = 378). Ubiquitous priority infections were diagnosed in 452 (23.5%) participants and included malaria 8.0% ( n = 154), tuberculosis 6.7% ( n = 129), leptospirosis 4.0% ( n = 77), rickettsiosis 2.3% ( n = 44), enteric fever 1.8% ( n = 34), and new HIV diagnosis 0.7% ( n = 14). The other priority infections were limited to one or two countries. The only features with a positive LR ≥ 3 were diarrhea for enteric fever and elevated alanine aminotransferase level for enteric fever and rickettsiosis. Sensitivities ranged from 29 to 67% for the three RDTs targeting S. Typhi and were 9% and 16% for the two RDTs targeting leptospirosis. Specificities ranged from 86 to 99% for S. Typhi detecting RDTs and were 96% and 97% for leptospirosis RDTs. Conclusions Leptospirosis, rickettsiosis, and enteric fever accounted each for a substantial proportion of the persistent fever caseload across all tropical areas, in addition to malaria, tuberculosis, and HIV. Very few discriminative features were however identified, and RDTs for leptospirosis and Salmonella Typhi infection performed poorly. Improved field diagnostics are urgently needed for these challenging infections. Trial registration NCT01766830 at ClinicalTrials.gov.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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