Distribution and transmission of M. tuberculosis in a high-HIV prevalence city in Malawi: A genomic and spatial analysis
Notice bibliographique
Résumé
Delays in identifying and treating individuals with infectious tuberculosis (TB) contribute to poor health outcomes and allow ongoing community transmission of M. tuberculosis (Mtb). Current recommendations for screening for tuberculosis specify community characteristics (e.g., areas with high local tuberculosis prevalence) that can be used to target screening within the general population. However, areas of higher tuberculosis burden are not necessarily areas with higher rates of transmission. We investigated the transmission of Mtb using high-resolution surveillance data in Blantyre, Malawi. We extracted and performed whole genome sequencing on mycobacterial DNA from cultured M. tuberculosis isolates obtained from culture-positive tuberculosis cases at the time of tuberculosis (TB) notification in Blantyre, Malawi between 2015-2019. We constructed putative transmission networks identified using TransPhylo and investigated individual and pair-wise demographic, clinical, and spatial factors associated with person-to-person transmission. We found that 56% of individuals with sequenced isolates had a probable transmission link to at least one other individual in the study. We identified thirteen putative transmission networks that included five or more individuals. Five of these networks had a single spatial focus of transmission in the city, and each focus centered in a distinct neighborhood in the city. We also found that approximately two-thirds of inferred transmission links occurred between individuals residing in different geographic zones of the city. While the majority of detected tuberculosis transmission events in Blantyre occurred between people living in different zones, there was evidence of distinct geographical concentration for five transmission networks. These findings suggest that targeted interventions in areas with evidence of localized transmission may be an effective local tactic, but will likely need to be augmented by city-wide interventions to improve case finding to have sustained impact.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».