One health approach to toxocariasis in quilombola communities of southern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Toxocariasis has been listed among the most neglected parasitic diseases worldwide, with approximately one fifth of the global population exposed, particularly those living under poverty. In Brazil, communities of descendants of enslaved blacks (quilombola) have historically had some of the highest rates of vulnerability and poverty, characterized by lack of health assistance, poor quality of life, and nutritional insecurity. METHODS: A cross-sectional sampling of quilombola individuals living in four communities of southern Brazil, as well as their dogs and the soil, was carried out from December 2021 to March 2022. Sociodemographic and other information such as water source, alimentary habits, and dog and cat ownership were gathered using a semi-structured questionnaire for assessing toxocariasis risk factors. Human serum samples were tested by ELISA for anti-Toxocara spp. IgG antibody detection was carried out on dog feces and hair, and soil samples were surveyed for presence of Toxocara spp. eggs. RESULTS: Overall, 172/208 individuals (82.7%, 95% CI = 77.0-87.2) were seropositive, the highest seroprevalence rate to date in Brazil. Male gender (P = 0.029), educational level (P = 0.026), and drinking water source (P = 0.043) were associated with seropositivity by univariate analysis. Final logistic regression revealed increased odds (P = 0.017, OR = 7.6, 95% CI = 1.5-42.7) to have seropositivity in individuals > 50 years old (< 10 years old). As expected, individuals with soil contact were more likely seropositive (P = 0.038, OR = 4.4, 95% CI = 1.1-18.8). Although retrieved in only 5/96 (5.2%) dog feces, Toxocara spp. eggs were found in 18/60 (30.0%) soil samples. CONCLUSIONS: The high vulnerability and seroprevalence observed in quilombola communities clearly demand a One Health approach for detection, monitoring, and prevention of infection by Toxocara spp. in both human and dog populations.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,002 |
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 ».