Estimating typhoid incidence from community-based serosurveys: a multicohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of enteric fever, an invasive bacterial infection caused by typhoidal Salmonellae (Salmonella enterica serovars Typhi and Paratyphi), is largely unknown in regions without blood culture surveillance. The aim of this study was to evaluate whether new diagnostic serological markers for typhoidal Salmonella can reliably estimate population-level incidence. METHODS: We collected longitudinal blood samples from patients with blood culture-confirmed enteric fever enrolled from surveillance studies in Bangladesh, Nepal, Pakistan, and Ghana between 2016 and 2021 and conducted cross-sectional serosurveys in the catchment areas of each surveillance site. We used ELISAs to measure quantitative IgA and IgG antibody responses to hemolysin E and S Typhi lipopolysaccharide. We used Bayesian hierarchical models to fit two-phase power-function decay models to the longitudinal antibody responses among enteric fever cases and used the joint distributions of the peak antibody titres and decay rate to estimate population-level incidence rates from cross-sectional serosurveys. FINDINGS: The longitudinal antibody kinetics for all antigen-isotypes were similar across countries and did not vary by clinical severity. The seroincidence of typhoidal Salmonella infection among children younger than 5 years ranged between 58·5 per 100 person-years (95% CI 42·1-81·4) in Dhaka, Bangladesh, to 6·6 per 100 person-years (4·3-9·9) in Kavrepalanchok, Nepal, and followed the same rank order as clinical incidence estimates. INTERPRETATION: The approach described here has the potential to expand the geographical scope of typhoidal Salmonella surveillance and generate incidence estimates that are comparable across geographical regions and time. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation. TRANSLATIONS: For the Nepali, Bengali and Urdu translations of the abstract see Supplementary Materials section.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».