A Cross-Sectional, Population-Based, Seroepidemiological Study of Rift Valley Fever in Cameroonian Cattle Populations
Notice bibliographique
Résumé
Rift Valley fever (RVF) is an important emerging zoonoses causing abortion and neonatal deaths in livestock and hemorrhagic fever in humans. It is typically characterized by acute epidemics with abortion storms often preceding human disease and these events have been associated with the El Niño weather cycles. Outside of areas that experience epidemics, little is known about its epidemiology. Here, we present results from a serological study using biobank samples from a study of cattle conducted in 2013 at two sites in Cameroon. A total of 1,458 cattle from 100 herds were bled and sera screened using a commercially available RVF ELISA. The overall design-adjusted animal-level apparent seroprevalence of RVF exposure for the Northwest Region (NWR) of Cameroon was 6.5% (95% CI: 3.9-11.0) and for the Vina Division (VIN) of the Adamawa Region was 8.2% (95% CI: 6.2-11.0). The age-stratified serological results were also used to estimate the force of infection, and the age-independent estimates were 0.029 for the VIN and 0.024 for the NWR. The effective reproductive number was ~1.08. Increasing age and contact with wild antelope species were associated with an increased risk of seropositivity, while high altitudes and contact with buffalo were associated with a reduced risk of seropositivity. The serological patterns are more consistent with an endemical stability rather than the more typical epidemic patterns seen in East Africa. However, there is little surveillance in livestock for abortion storms or in humans with fevers in Cameroon, and it is, therefore, difficult to interpret these observations. There is an urgent need for an integrated One Health approach to understand the levels of human- and livestock-related clinical and asymptomatic disease and whether there is a need to implement interventions such as vaccination.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».