Editorial: Interactions between COVID-19 and malaria
Notice bibliographique
Résumé
Interactions between COVID-19 and malariaAs the first wave of SARS-CoV-2 infections spread across the globe there was a noticeable paucity of cases reported from countries in sub-Saharan Africa (SSA).Many theories were proposed to explain the epidemiology of COVID-19 in this region.One relates to population demographics; there is a clear positive correlation between age and risk of infection (1) suggesting the younger age distribution in many countries in SSA could account for fewer cases.Likewise, infection is generally less severe in younger people (2) and the mild symptoms may influence care-seeking behaviours.The case numbers may also reflect limited capacity for SARS-CoV-2 diagnosis.This was particularly relevant prior to the availability of rapid diagnostic tests when diagnosis relied heavily on molecular testing.Together, the population structure and limited diagnostic capacity could contribute to a gross underreporting of cases.An alternative and compelling theory is that the severity and/or risk of infection with SARS-CoV-2 is modulated by malaria.At the same time there were major concerns about the potential impact of COVID-19 and the public health responses to the pandemic upon routine health service delivery, including malaria programmes, and the potential mis-diagnosis of malaria fevers as COVID-19 by providers and communities, who may be concerned about seeking services (3).The six articles within the Research Topic 'Interactions between COVID-19 and malaria' address these ideas by considering the potential biological interactions between the two pathogens and more broadly, the public health impact of the pandemic on malaria research and control.Over 95% of malaria cases occur in SSA with 229 million new cases reported in the year prior to the emergence of SARS-CoV-2 (4).Given this intense force of infection, malaria is considered among the strongest drivers of human evolution and African populations exhibit specific genetic traits that favour resistance to this parasite.One of the most striking examples is selection for the Duffy-null genotype that is strongly associated with resistance to infection by Plasmodium vivax (5).This gene encodes the DARC receptor on red blood cells (RBCs), and merozoites from this species rely primarily on binding to DARC to initiate invasion of RBCs.Plasmodium can also interact biologically with other pathogens and typically the parasite exacerbates disease, as observed for example during co-infection with HIV (6).In their review article, Konozy et al. explore the biological links between Plasmodium and SARS-CoV-2, discuss the evidence that host genetic variation could alter susceptibility to infection and draw parallels between the immunological responses evoked Frontiers in Immunology frontiersin.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,020 |
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 ».