Current Interventions to Prevent HTLV-1 Mother-to-Child Transmission and Their Effectiveness: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Human T lymphotropic virus 1 (HTLV-1) may be transmitted from mother to child and affects at least 5−10 million individuals worldwide, with severe consequences on health. Strategies to prevent transmission are important, as there is no treatment or vaccine. This systematic review aimed to identify interventions to prevent HTLV-1 mother-to-child transmission and to determine their effectiveness. Exclusive formula feeding, short-term breastfeeding, use of freeze−thaw milk, milk pasteurization, maternal and infant antiretroviral drugs, caesarean section, early clamping of umbilical cord, screening of milk donors and avoidance of cross-breastfeeding were identified as possible strategies. Avoidance of breastfeeding is an intervention that prevents 85% of transmissions. This strategy is recommended in Japan, Brazil, Colombia, Canada, Chile, Uruguay, the USA and some regions of French Guyana. Whilst breastfeeding for <3 months does not increase the risk of transmission compared to exclusive formula-feeding, concerns remain regarding the limited number of studies outside Japan, and the lack of information on women having higher risk of HTLV-1 transmission and on the ability of women to discontinue breastfeeding. Additional interventions are plausible, but data on their effectiveness are limited. The acceptance of interventions is high. These findings may guide healthcare professionals and support policymakers in implementing policies to avoid HTLV-1 mother-to-child transmission.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».