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Enregistrement W4408046910 · doi:10.1016/j.ijid.2024.107519

Characterizing dengue seroprevalence and heterogeneities in transmission intensity in Ghana

2025· article· en· W4408046910 sur OpenAlexaboutno aff
Dr Anthony Awuah, Anna Vico, Evans Asamoah Adu, Eric Ebenezer Amprofi Boham, Hakim Alani, Akua Pomaah Wiredu, Louis Adu-Amoah, Dr Belén Pedrique, Martine Guillerm, Christian Obirikorang, Nicole S. Struck, Prof John Amuasi, Dr Ilaria Dorigatti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDengue feverSeroprevalenceIntensity (physics)Transmission (telecommunications)GeographyVirologyBiologyPhysicsOpticsComputer scienceTelecommunicationsImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been no confirmed case of dengue in Ghana to-date, and the risk of infection is unknown. This is largely on account of limited dengue surveillance in the country. To determine the historical circulation of dengue and reconstruct the immunity profile of the population, we conducted an age-stratified seroprevalence study using archival samples obtained from a representative SARS-CoV-2 serosurvey in three major cities. An Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA) was used to measure IgG levels of dengue serotypes 1-4. A subset of samples was also tested by ELISA NS1 dengue antigen (n=200) and Plaque Reduction Neutralization Test (PRNT) for all 4 dengue serotypes (n=69). We used a Bayesian approach to reconstruct all results obtained in the study and estimate the force of infection of dengue assuming a time-constant transmission. 1486 plasma samples were tested from Kumasi (n= 477), Accra (n= 490), and Tamale (n= 519). The estimated sensitivity and specificity of the IgG ELISA assay compared to the PRNT were respectively 83% (95% CrI 78-88) and 89% (95% CrI 80-97), while the NS1assay had a sensitivity of 20% (95% CrI 12-30), and a specificity of 99% (95% CrI 94-1). We estimated large heterogeneities in dengue transmission intensity across locations. A higher average annual per-capita risk of dengue infection was estimated in Tamale [0.071 (95% CrI 0.056-0.096)] compared to Accra [0.026 (95% CrI 0.021-0.033)] and Kumasi [0.005 (95% CrI 0.001-0.008)]. On average, we estimated that respectively 43%, 11%, and 70% of the Accra, Kumasi, and Tamale populations have been exposed to dengue. This study provides evidence that dengue has been circulating at different endemic levels across Ghana, with higher circulation in locations close to Burkina Faso, which has recorded Africa's largest dengue outbreaks to date. There is hence the need for enhanced passive and active surveillance to monitor the circulation and potential emergence of dengue outbreaks in the country.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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