The prevalence of onchocerciasis in Africa and Yemen, 2000–2018: a geospatial analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Onchocerciasis is a disease caused by infection with Onchocerca volvulus, which is transmitted to humans via the bite of several species of black fly, and is responsible for permanent blindness or vision loss, as well as severe skin disease. Predominantly endemic in parts of Africa and Yemen, preventive chemotherapy with mass drug administration of ivermectin is the primary intervention recommended for the elimination of its transmission. METHODS: A dataset of 18,116 geo-referenced prevalence survey datapoints was used to model annual 2000-2018 infection prevalence in Africa and Yemen. Using Bayesian model-based geostatistics, we generated spatially continuous estimates of all-age 2000-2018 onchocerciasis infection prevalence at the 5 × 5-km resolution as well as aggregations to the national level, along with corresponding estimates of the uncertainty in these predictions. RESULTS: As of 2018, the prevalence of onchocerciasis infection continues to be concentrated across central and western Africa, with the highest mean estimates at the national level in Ghana (12.2%, 95% uncertainty interval [UI] 5.0-22.7). Mean estimates exceed 5% infection prevalence at the national level for Cameroon, Central African Republic, Democratic Republic of the Congo (DRC), Guinea-Bissau, Sierra Leone, and South Sudan. CONCLUSIONS: Our analysis suggests that onchocerciasis infection has declined over the last two decades throughout western and central Africa. Focal areas of Angola, Cameroon, the Democratic Republic of the Congo, Ethiopia, Ghana, Guinea, Mali, Nigeria, South Sudan, and Uganda continue to have mean microfiladermia prevalence estimates exceeding 25%. At and above this level, the continuation or initiation of mass drug administration with ivermectin is supported. If national programs aim to eliminate onchocerciasis infection, additional surveillance or supervision of areas of predicted high prevalence would be warranted to ensure sufficiently high coverage of program interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».