Prevalence and Risk of Meningococcal Disease or Carriage During Mass Gatherings and Associated Travel: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While efforts have been made to control meningococcal disease or carriage during mass gatherings (MGs), it is still a significant problem. This meta-analysis aims to assess the prevalence and predictors of meningitis carriage during MGs and travel. METHODOLOGY: PubMed, Scopus, Embase, and Cochrane were searched from their conception to January 2025. Cohort and cross-sectional studies assessing the prevalence of meningitis carriage and its serotype related to MGs and/or travel, and risk factors associated with its spread, were considered. The Newcastle-Ottawa scale was used for the quality assessment of studies. RESULTS: Out of 1301 studies, 25 were considered for this meta-analysis. The largest geographic area involved was Saudi Arabia. A meta-analysis of 24 studies identified a pooled prevalence rate of meningococcal disease or carriage of 15.9% (95%CI: 4.45-27.4%) and the most frequent infecting organisms to be Serotype C (13.9%; 95%CI: -14.7 to 42.5; 4 studies) and A (11.5%; 95%CI: -2.13 to 25.2; 9 studies) among those at MGs or traveling. Age, gender, smoking history, and the vaccination status did not affect the infection risk. CONCLUSIONS: There is an increased prevalence of meningococcal disease and carriage, especially Serogroups A and C, associated with MGs and travel. New interventions and methodologies should be undertaken to control and prevent meningococcal disease or carriage transmission during such events.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».