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Enregistrement W6939720401 · doi:10.6084/m9.figshare.c.5878277

Quantification of the dynamics of antibody response to malaria to inform sero-surveillance in pregnant women

2022· other· en· W6939720401 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalariaPregnancyAntigenPlasmodium falciparumAntibodyPopulationPlasmodium vivaxGestation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Malaria remains a major public health threat and tools sensitive to detect infections in low malaria transmission areas are needed to progress elimination efforts. Pregnant women are particularly vulnerable to malaria infections. Throughout pregnancy they access routine antenatal care, presenting a unique sentinel population to apply novel sero-surveillance tools to measure malaria transmission. The aim of this study was to quantify the dynamic antibody responses to multiple antigens during pregnancy so as to identify a single or multiple antibody response of exposure to malaria in pregnancy. Methods This study involved a secondary analysis of antibody responses to six parasite antigens [five commonly studied merozoite antigens and the variant surface antigen 2-chondroitin sulphate A (VAR2CSA), a pregnancy-specific erythrocytic antigen] measured by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) over the gestation period until delivery (median of 7 measurements/woman) in 250 pregnant women who attended antenatal clinics located at the Thai-Myanmar border. A multivariate mixture linear mixed model was used to cluster the pregnant women into groups that have similar longitudinal antibody responses to all six antigens over the gestational period using a Bayesian approach. The variable-specific entropy was calculated to identify the antibody responses that have the highest influence on the classification of the women into clusters, and subsequent agreement with grouping of women based on exposure to malaria during pregnancy. Results Of the 250 pregnant women, 135 had a Plasmodium infection detected by light microscopy during pregnancy (39% Plasmodium falciparum only, 33% Plasmodium vivax only and 28% mixed/other species), defined as cases. The antibody responses to all six antigens accurately identified the women who did not have a malaria infection detected during pregnancy (93%, 107/115 controls). Antibody responses to P. falciparum merozoite surface protein 3 (PfMSP3) and P. vivax apical membrane antigen 1 (PvAMA1) were the least dynamic. Antibody responses to the antigens P. falciparum apical membrane antigen 1 (PfAMA1) and PfVAR2CSA were able to identify the majority of the cases more accurately (63%, 85/135). Conclusion These findings suggest that the combination of antibodies, PfAMA1 and PfVAR2CSA, may be useful for sero-surveillance of malaria infections in pregnant women, particularly in low malaria transmission settings. Further investigation of other antibody markers is warranted considering these antibodies combined only detected 63% of the malaria infections during pregnancy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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