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Enregistrement W4387737034 · doi:10.1371/journal.pntd.0011341

Environmental sampling for typhoidal Salmonellas in household and surface waters in Nepal identifies potential transmission pathways

2023· article· en· W4387737034 sur OpenAlexaff
Christopher LeBoa, Sneha Shrestha, Jivan Shakya, Shiva Ram Naga, Sony Shrestha, Mudita Shakya, Alexander T. Yu, Rajeev Shrestha, Krista Vaidya, Nishan Katuwal, Kristen Aiemjoy, Isaac I. Bogoch, Christopher B. Uzzell, Denise O. Garrett, Stephen P. Luby, Jason R. Andrews, Dipesh Tamrakar

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesStanford University Center for Innovation in Global HealthFogarty International CenterBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésSalmonellaSalmonella typhiTyphoid feverVeterinary medicineTransmission (telecommunications)FecesPopulationBiologyMicrobiologyMedicineEnvironmental healthBacteriaEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Salmonella Typhi and Salmonella Paratyphi, fecal-oral transmitted bacterium, have temporally and geographically heterogeneous pathways of transmission. Previous work in Kathmandu, Nepal implicated stone waterspouts as a dominant transmission pathway after 77% of samples tested positive for Salmonella Typhi and 70% for Salmonella Paratyphi. Due to a falling water table, these spouts no longer provide drinking water, but typhoid fever persists, and the question of the disease's dominant pathway of transmission remains unanswered. METHODS: We used environmental surveillance to detect Salmonella Typhi and Salmonella Paratyphi A DNA from potential sources of transmission. We collected 370, 1L drinking water samples from a population-based random sample of households in the Kathmandu and Kavre Districts of Nepal between February and October 2019. Between November 2019 and July 2021, we collected 380, 50mL river water samples from 19 sentinel sites on a monthly interval along the rivers leading through the Kathmandu and Kavre Districts. We processed drinking water samples using a single qPCR and processed river water samples using differential centrifugation and qPCR at 0 and after 16 hours of liquid culture enrichment. A 3-cycle threshold (Ct) decrease of Salmonella Typhi or Salmonella Paratyphi, pre- and post-enrichment, was used as evidence of growth. We also performed structured observations of human-environment interactions to understand pathways of potential exposure. RESULTS: Among 370 drinking water samples, Salmonella Typhi was detected in 7 samples (1.8%) and Salmonella Paratyphi A was detected in 4 (1.0%) samples. Among 380 river water samples, Salmonella Typhi was detected in 171 (45%) and Salmonella Paratyphi A was detected in 152 (42%) samples. Samples located upstream of the Kathmandu city center were positive for Salmonella Typhi 12% of the time while samples from locations in and downstream were positive 58% and 67% of the time respectively. Individuals were observed bathing, washing clothes, and washing vegetables in the rivers. IMPLICATIONS: These results suggest that drinking water was not the dominant pathway of transmission of Salmonella Typhi and Salmonella Paratyphi A in the Kathmandu Valley in 2019. The high degree of river water contamination and its use for washing vegetables raises the possibility that river systems represent an important source of typhoid exposure in Kathmandu.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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