Global variation in force-of-infection trends for human Taenia solium taeniasis/cysticercosis
Notice bibliographique
Résumé
Infection by Taenia solium poses a major burden across endemic countries. The World Health Organization (WHO) 2021–2030 Neglected Tropical Diseases roadmap has proposed that 30% of endemic countries achieve intensified T. solium control in hyperendemic areas by 2030. Understanding geographical variation in age-prevalence profiles and force-of-infection (FoI) estimates will inform intervention designs across settings. Human taeniasis (HTT) and human cysticercosis (HCC) age-prevalence data from 16 studies in Latin America, Africa, and Asia were extracted through a systematic review. Catalytic models, incorporating diagnostic performance uncertainty, were fitted to the data using Bayesian methods, to estimate rates of antibody (Ab)-seroconversion, infection acquisition and Ab-seroreversion or infection loss. HCC FoI and Ab-seroreversion rates were also estimated across 23 departments in Colombia from 28,100 individuals. Across settings, there was extensive variation in all-ages seroprevalence. Evidence for Ab-seroreversion or infection loss was found in most settings for both HTT and HCC and for HCC Ab-seroreversion in Colombia. The average duration until humans became Ab-seropositive/infected decreased as all-age (sero)prevalence increased. There was no clear relationship between the average duration humans remain Ab-seropositive and all-age seroprevalence. Marked geographical heterogeneity in T. solium transmission rates indicate the need for setting-specific intervention strategies to achieve the WHO goals.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».