Transmission Dynamics of Visceral Leishmaniasis in the Indian Subcontinent – A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
As Bangladesh, India and Nepal progress towards visceral leishmaniasis (VL) elimination, it is important to understand the role of asymptomatic Leishmania infection (ALI), VL treatment relapse and post kala-azar dermal leishmaniasis (PKDL) in transmission.We reviewed evidence systematically on ALI, relapse and PKDL. We searched multiple databases to include studies on burden, risk factors, biomarkers, natural history, and infectiveness of ALI, PKDL and relapse. After screening 292 papers, 98 were included covering the years 1942 through 2016. ALI, PKDL and relapse studies lacked a reference standard and appropriate biomarker. The prevalence of ALI was 4-17-fold that of VL. The risk of ALI was higher in VL case contacts. Most infections remained asymptomatic or resolved spontaneously. The proportion of ALI that progressed to VL disease within a year was 1.5-23%, and was higher amongst those with high antibody titres. The natural history of PKDL showed variability; 3.8-28.6% had no past history of VL treatment. The infectiveness of PKDL was 32-53%. The risk of VL relapse was higher with HIV co-infection. Modelling studies predicted a range of scenarios. One model predicted VL elimination was unlikely in the long term with early diagnosis. Another model estimated that ALI contributed to 82% of the overall transmission, VL to 10% and PKDL to 8%. Another model predicted that VL cases were the main driver for transmission. Different models predicted VL elimination if the sandfly density was reduced by 67% by killing the sandfly or by 79% by reducing their breeding sites, or with 4-6y of optimal IRS or 10y of sub-optimal IRS and only in low endemic setting.There is a need for xenodiagnostic and longitudinal studies to understand the potential of ALI and PKDL as reservoirs of infection.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».