Epidemiological review of confirmed Lassa fever cases during 2016–2018, in Plateau State, North Central Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Lassa fever (LF) is endemic in West Africa and constitutes a significant public health concern due to its potential for epidemics and associated high mortality. The first reported case and management of Lassa fever in Plateau State occurred more than 50 years ago. We set out to undertake a three-year epidemiological review of LF cases in Plateau State, North Central Nigeria. This is a retrospective study of all confirmed LF cases in Plateau State between 2016 and 2018. Plateau state Lassa fever- Line list and patient case records were used to extract relevant data. Lassa PCR was carried out at the NCDC accredited Laboratory network. Data analysis was done using STATA version SE14.1. Forty-four persons (44) had confirmed LF over the examined period, 18 (41%) in 2016, 15 (34%) in 2017 and 11 (25%) in 2018. The mean age was 29.7±14.6 years and 53% were males. Sixty-six percent (66%) of the patients resided in rural areas. It affected all local government areas (LGA) in the state except Pankshin, Jos East and Kanke LGAs. Twenty-five percent (25%) of the cases occurred among underprivileged communities of Jos North and another 25% in rural dwellers of Langtang North. Fifty-nine percent (59%) of cases occurred during the 1st quarter, 27% the 2nd quarter and 18% the 3rd quarter of the year. The case fatality rate was 57%. LF is endemic in Plateau State. Prevention strategies must be sustained year round and target the youth, urban and rural underprivileged communities. There is also need for case management improvement to reduce mortality.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».