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 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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».