Evidence of Rapid Rise in Population Immunity from Subclinical Infections in Pakistan from Pre-vaccination Serial Serosurveys in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding factors associated with protective immunity against emerging viral infections is crucial for global health. Pakistan reported its first COVID-19 case on February 26, 2020, but compared to other countries, it experienced relatively low COVID-19-related morbidity and mortality between 2020 and 2022. The underlying reasons remain unclear. Our research aims to shed light on this crucial issue. Methods: We conducted serial household surveys over 16 months (Rounds 1-4, July 2020 - November 2021) in urban (Karachi) and rural (Matiari) Sindh, sampling 1100 households and 3900 individuals. Our comprehensive approach included measuring antibodies in sera, testing a subset of respiratory samples for COVID-19 using RT-PCR and antigen tests, and measuring Hemoglobin, CRP, Vitamin D, and zinc in Round 1. Results Participants showed 23% (95% CI 21.9-24.5) antibody seroprevalence in round 1, increasing across rounds to 29% (95% CI 27.4-30.6), 49% (95% CI 47.2-50.9) and 79% (95% CI 77.4-80.8). Urban residents had 2.6 times (95% CI 1.9-3.6) higher odds of seropositivity than rural residents. Seropositivity did not differ between genders. Individuals aged 20-49 had 7.5 (95% CI 4.6-12.4) times higher odds of seropositivity compared to children aged 0-4. Most participants were asymptomatic, with no reported mortality. Vitamin D deficiency was linked to seroprevalence. COVID-19 was confirmed in 1.8% of individuals via RT-PCR and antigen tests. Conclusions: The data suggests a steady increase in humoral immunity in Pakistan, likely due to increased transmission and potential cross-protective immunity, which may be associated with asymptomatic disease, leading to the reduction of morbidity and mortality observed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».