Bacterial meningitis in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial meningitis differs globally, and the incidence and case fatality rates vary by region, country, pathogen, and age group; being a life-threatening disease with a high case fatality rate and long-term complications in low-income countries. Africa has the most significant prevalence of bacterial meningitis illness, and the outbreaks typically vary with the season and the geographic location, with a high incidence in the meningitis belt of the sub-Saharan area from Senegal to Ethiopia. Streptococcus pneumoniae (pneumococcus) and Neisseria meningitidis (meningococcus) are the main etiological agents of bacterial meningitis in adults and children above the age of one. Streptococcus agalactiae (group B Streptococcus) , Escherichia coli , and Staphylococcus aureus are neonatal meningitis's most common causal agents. Despite efforts to vaccinate against the most common causes of bacterial neuro-infections, bacterial meningitis remains a significant cause of mortality and morbidity in Africa, with children below 5 years bearing the heaviest disease burden. The factors attributed to this continued high disease burden include poor infrastructure, continued war, instability, and difficulty in diagnosis of bacterial neuro-infections leading to delay in treatment and hence high morbidity. Despite having the highest disease burden, there is a paucity of African data on bacterial meningitis. In this article, we discuss the common etiologies of bacterial neuroinfectious diseases, diagnosis and the interplay between microorganisms and the immune system, and the value of neuroimmune changes in diagnostics and therapeutics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».