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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».