Integrating neurological expertise into One Health strategies for pediatric neurocysticercosis-associated epilepsy control in Sub-Saharan Africa: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurocysticercosis (NCC), caused by the larval stage of Taenia solium, is a leading preventable cause of epilepsy in children, particularly in Sub-Saharan Africa (SSA), where inadequate sanitation practices and limited veterinary control strategies persist. A missing link in the One Health response to NCC has been the absence of communication between neurospecialists and the other partners in control strategies. This narrative review explores how integrating neurological expertise into One Health strategies can enhance the prevention and control of NCC-associated epilepsy in children across the region. METHODS: We reviewed literature from PubMed/MEDLINE, Scopus, Google Scholar, Embase, Web of Science, Global Health, CINAHL, PsycINFO, and the African Index Medicus, including peer-reviewed articles and organizational reports published between 2013 and March 2025. FINDINGS AND CONCLUSION: Out of 1,509 records screened, 28 studies met the inclusion criteria, focusing on neuroparasitosis-associated epilepsy in children across SSA. These included research on disease burden and care challenges (n = 10), pathogenesis (n = 8), One Health control strategies (n = 4), and implementation barriers and solutions (n = 6). NCC remains a major contributor to pediatric epilepsy and associated disability in SSA. A One Health approach informed by direct input from neuro-specialists and better recording of infectious causes of epilepsy can assist teams to implement key strategies, including community education, improved sanitation, food safety measures, pig vaccination, and mass drug administration. Strengthening intersectoral collaboration and healthcare access is critical to reducing NCC burden and improving neurological outcomes for affected children.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».