Real-world evidence of rabies post-exposure prophylaxis in Serbia: Nation-wide observational study (2017–2019)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rabies remains a deadly zoonotic disease, primarily prevalent in Eastern European countries, with a significant global burden in Asia and Africa. Post-exposure prophylaxis (PEP) is critical to prevent clinical rabies. Serbia, a country with a relatively low animal rabies incidence, has been implementing a 4-dose Essen PEP regimen for 13 years. This real-world study aimed to assess the effectiveness of the 4-dose Essen regimen, considering demographic and clinical factors, after WHO Category III exposure. METHOD: The study included 601 patients who received the 4-dose Essen PEP and 79 who received an additional 5th dose. RESULTS: Age emerged as a critical factor influencing seroconversion rates after the 4-dose regimen, with older individuals exhibiting lower RVNA titers. Logistic regression indicated a 3.18% decrease in seroconversion odds for each added year of age. The Cox proportional hazards mixed model highlighted age-related risks, with age groups 45-60 and 75-92 at the highest risk of non-seroconversion. Human Rabies Immune Globulin (HRIG) administration was associated with lower RVNA values after the 4-dose regimen, suggesting interference with vaccine immunogenicity among people who received larger doses of HRIG. CONCLUSIONS: This study provides valuable real-world evidence for rabies PEP in a non-homogeneous population with potential comorbidities. The results underscore the importance of optimizing PEP strategies, particularly in older individuals, and reconsidering HRIG dosing to improve seroconversion rates.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».