Lassa fever in West Africa: a systematic review and meta-analysis of attack rates, case fatality rates and risk factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lassa fever is an acute viral haemorrhagic disease endemic to West Africa, with Nigeria, Sierra Leone, and Liberia bearing the greatest burden. Despite repeated outbreaks and rising incidence, a regional synthesis of epidemiologic indicators remains lacking. This systematic review and meta-analysis aimed to estimate pooled attack rates (proportion of a population affected during an outbreak), case fatality rates (CFRs), and identify consistent risk factors associated with Lassa fever in West Africa. METHODS: Following PRISMA 2020 guidelines, we systematically searched PubMed, Scopus, AJOL, and Web of Science for observational studies published between 1969 and 2025. Eligible studies reported attack rates, CFRs, or risk factors for Lassa fever among human populations. Only English-language, peer-reviewed studies were included and included study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Data were analyzed using random-effects meta-analysis. Heterogeneity was assessed using the I² statistic, and subgroup analyses were conducted by country, diagnostic method, study design, and setting. RESULTS: Out of 333 identified studies, thirty-five studies were included. The pooled attack rate was 21.0% (95% CI: 18.0%-24.0%, I² = 98.6%) and CFR was 27.0% (95% CI: 20.0%-35.0%, I² = 99.4%), with significant heterogeneity. Subgroup analysis showed higher CFRs in Sierra Leone (48%) and Liberia (40%) compared to Nigeria (16%). Cohort studies and hospital-based settings reported markedly higher attack rates and CFRs. RT-PCR-based diagnostics were associated with lower CFRs than serological or mixed-method studies. The pooled odds ratio for risk factors was 1.29 (95%CI: 1.10-1.49), with environmental exposures (rodent infestation, poor housing) having the strongest association (OR = 2.18). Evidence also pointed to a shift in disease transmission from rural to peri-urban settings, driven by urbanization, habitat loss, and climate change. CONCLUSION: Lassa fever continues to pose a severe public health threat in West Africa, characterized by high transmission, elevated mortality, and evolving ecological dynamics. To reduce morbidity and mortality, integrated strategies are needed such as early diagnosis via decentralized RT-PCR, environmental hygiene, risk communication, and vaccine preparedness within a One Health framework.
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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 | 0,017 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».