Identifying risk factors for clinical Lassa fever in Sierra Leone, 2019–2021
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lassa fever (LF) virus (LASV) is endemic in Sierra Leone (SL) and poses a significant public health threat to the region; however, no risk factors for clinical LF have been reported in SL. The objective of this study was to identify the risk factors for clinical LF in an endemic community in SL. We conducted a case–control study by enrolling 37 laboratory-confirmed LF cases identified through the national LF surveillance system in SL and 140 controls resided within a one-kilometre radius of the case household. We performed a conditional multiple logistic regression analysis to identify the risk factors for clinical LF. Of the 37 cases enrolled, 23 died (62% case fatality rate). Cases were younger than controls (19.5 years vs 28.9 years, p < 0.05) and more frequently female (64.8% vs 52.8%). Compared to the controls, clinical LF cases had higher contact with rodents (rats or mice) in their households in the preceding three weeks (83.8% vs 47.8%). Households with a cat reported a lower presence of rodents (73% vs 38%, p < 0.01) and contributed to a lower rate of clinical LF (48.6% vs 55.7%) although not statistically significant (p = 0.56). The presence of rodents in the households (matched adjusted odds ratio (mAOR): 11.1) and younger age (mAOR: 0.99) were independently associated with clinical LF. Rodent access to households and younger age were independently associated with clinical LF. Rodent access to households is likely a key risk factor for clinical LF in rural SL and potentially in other countries within the West African region. Implementing measures to control rodents and their access to households could potentially decrease the number of clinical LF cases in rural SL and West Africa.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».