Q熱とリフトバレー熱の流行と検査
家畜と人間の病気の広がりと診断の信頼性を分析中。
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Q熱とリフトバレー熱は、動物から人間に感染する病気だよ。アフリカのいくつかの国で見つかってて、健康や家畜の生産に深刻な影響を与えることがあるんだ。報告によると、家畜におけるQ熱の有病率は約8%から39%で、リフトバレー熱は9.5%から44.2%の範囲になってる。人間だと、Q熱の有病率は27%から49.2%の間で、リフトバレー熱は約13.2%から28.4%だって。どちらの病気もインフルエンザのような症状を引き起こす可能性があって、もっと深刻な健康問題につながることもあるし、動物にとっては流産を引き起こして大きな損失をもたらすことがあるよ。
これらの病気がどれだけ一般的かを正確に見積もるためには、質の高いサンプルを集めて、信頼できるテストで診断することが大事なんだ。研究がこのデータを集めて、政府の健康優先事項を導くのに役立つから、病気のコントロールには欠かせないよ。
Q熱の診断には、間接蛍光抗体法が人間には最適なテストとされてるけど、動物用の市販キットはないんだ。動物では、酵素結合免疫吸着法(ELISA)が最も一般的に使われるテストで、迅速スクリーニングに勧められてるよ。リフトバレー熱に関しては、ウイルス中和テストが最適方法だけど、生きたウイルスが必要で、訓練を受けたスタッフがいる安全なラボで行わなきゃならない。両方の病気はELISAでもテスト可能で、特にリソースが少ない地域では速くて安全な選択肢だよ。
異なる診断テストが一致しない有病率をもたらすことがあるから、標準化されたモニタリング方法が求められてるんだ。これは、国や時間を超えて公平な比較を可能にするためなんだ。
いくつかの研究では、異なるテストの一致度がどれくらいあるかを調べてきたんだ。結果はばらついていて、Q熱に関しては良くない一致率もあれば良い一致率もあったし、リフトバレー熱では良好から優れた一致が見られたよ。テストの一致を適切に評価するためには、どれだけテストが同じ結果を出すかを定量化することができるんだ。これは通常、コーエンのカッパっていう統計的な指標で示されて、ランダムな偶然を超えた一致のレベルを見せてくれるよ。値は0から1までの範囲で、0は実際の一致がないこと、1は完全な一致を意味するんだ。
でも、コーエンのカッパには限界もあって、陽性結果がどれだけ一般的かによって一致が影響されることがある、これを有病率効果って呼ぶんだ。それに、テスト結果が均等に一致しない場合に起きるバイアス効果もあるよ。これらの問題を扱うために、研究者は有病率やバイアスを調整したカッパっていう調整済みの指標を計算できるよ。
テスト結果の違いの理由は詳しく調べられてないけど、サンプルの質や使われたテスト、異なるラボ間でのテスト結果のばらつきなど、いくつかの要因が考えられるよ。サンプルを取得した個体の年齢、性別、他の健康状態などの生物学的要因も結果に影響を及ぼすかもしれない。以前の研究では、テストのパフォーマンスとさまざまな要因との関連がほのめかされてきたけど、明確な結論は出てないんだ。
いくつかの研究の目的は、異なるラボからのテスト結果の一致度を分析することで、統計的な指標を使って家畜と人間のサンプルの一致度を定量化することだった。研究はまた、特定の人口統計的要因がこの一致度にどう影響するかも調査したんだ。
サンプル収集と分析
ある特定の研究では、2018年の1月から2月にかけてチャドで人間と家畜からサンプルが収集されたよ。研究者は多段階クラスターサンプリングっていう方法を使って、サンプルを取るための村やキャンプを選んだんだ。合計で571の人間サンプルと560の家畜サンプルが集められたよ。
これらのサンプルはチャドのラボで分析された。家畜と人間では異なるテストが使われていて、メーカーのガイドラインに従ってるんだ。初期の分析の後、一部のサンプルは2021年にスイスとドイツのラボに送られて再テストされたよ。
テストの結果
テストの結果、ラベルのエラーや血清サンプルの欠落などの問題で、一部のサンプルは除外しなきゃならなかった。最終的に、91の人間サンプルと102の家畜サンプルが病気の状態でテストされたんだ。
研究では、テスト結果がラボによって異なり、一致値は約62.5%から94%の範囲だったよ。コーエンのカッパ値は家畜のQ熱とリフトバレー熱において中程度の一致を示し、一方で人間のQ熱テストはまずまずの一致を示したんだ。
家畜では、Q熱とリフトバレー熱のテスト結果がほぼ完璧に一致したけど、人間では結果がばらついてた。この結果の差は、異なるラボで異なるテストを使用していることに関連しているかもしれないよ。
テスト一致に影響を与える要因
テストの一致に影響を与える要因を見てみると、村からのサンプルがキャンプからのものよりも高い一致率を示すことがわかったよ。それに、年齢が高い個体の方が若い個体よりも一致率が低いこともわかった。この傾向は、年齢や生活条件が診断結果にどう影響するかについて興味深い疑問を提起してるんだ。
Q熱とリフトバレー熱の両方について、若い個体がテスト結果の一致する可能性が高い傾向があったよ。この観察は、高齢者が病原体への以前の曝露が多い可能性があって、それがテスト結果に影響しうるって考え方と一致してるんだ。
地域差も影響していて、ある地区の家畜サンプルが他の地区のものよりも良い一致度を示してた。これはいろんな地元の要因によるかもしれないけど、さらなる研究が必要だね。
課題と考慮事項
この研究は、高品質のサンプル収集の重要性を強調してるよ。赤血球が壊れるサンプル溶血みたいな問題がテストの精度に影響を与えることがあるんだ。これらは主に分析前の段階での問題が原因で、サンプルの収集方法、輸送、保存方法が関わってるよ。
この研究の場合、いくつかのサンプルは2.5年保存されていて、繰り返しの凍結・解凍サイクルがその質を損なうことがあったんだ。サンプルをテストラボに運ぶ条件や時間も結果にかなりの影響を与えることがあるよ。
さらに、研究では、家畜サンプルの種別や性別といった要因もテストの一致に影響を与える可能性があるけど、これらの発見は統計的には強くはなかったよ。
結論
この研究からの発見は、異なる場所から取ったサンプルにおけるQ熱とリフトバレー熱の診断テスト結果のばらつきを示してるんだ。ラボの条件や使用されるテストの種類に関連する課題があるにも関わらず、一致度はまずまずからほぼ完璧の範囲になってたよ。
これらの結果は、診断テストの解釈の際にさまざまな要因を考慮する必要があることを強調してる。これらは病気の有病率報告に大きく影響するからね。この理解は、特にリソースが限られている環境で、Q熱やリフトバレー熱のような病気の有効な健康戦略や介入を開発するために重要なんだ。
影響要因を特定することで、今後の研究は診断の正確性と信頼性を向上させることに焦点を当てることができるよ。これは、これらの重要な人獣共通感染症を管理し、人間と動物の健康を守るために必須なんだ。
タイトル: Diagnostic serology test comparison for Q fever and Rift Valley fever in humans and livestock from pastoral communities
概要: Q fever (QF) and Rift Valley fever (RVF) are endemic zoonotic diseases in African countries, causing significant health and economic burdens. Accurate prevalence estimates, crucial for disease control, rely on robust diagnostic tests. While enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA) are not the gold standard, they offer rapid, cost-effective, and practical alternatives. However, varying results from different tests and laboratories can complicate comparing epidemiological studies. This study aimed to assess the agreement of test results for QF and RVF in humans and livestock across different laboratory conditions and, for humans, different types of diagnostic tests. We measured inter-laboratory agreement using concordance, Cohens kappa, and prevalence and bias-adjusted kappa (PABAK) on 91 human and 102 livestock samples collected from rural regions in Chad. The samples were tested using ELISA in Chad, and indirect immunofluorescence assay (IFA) (for human QF and RVF) and ELISA (for livestock QF and RVF) in Switzerland and Germany. Additionally, we examined demographic factors influencing test agreement, including district, setting (village vs. camp), sex, age, and livestock species of the sampled individuals. The inter-laboratory agreement ranged from fair to moderate. For humans, QF concordance was 62.5%, Cohens kappa was 0.31, RVF concordance was 81.1%, and Cohens kappa was 0.52. For livestock, QF concordance was 92.3%, Cohens kappa was 0.59, RVF concordance was 94.0%, and Cohens kappa was 0.59. Multivariable analysis revealed that QF test agreement is significantly higher in younger humans and people living in villages compared to camps and tends to be higher in livestock from Danamadji compared to Yao, and in small ruminants compared to cattle. Additionally, RVF agreement was found to be higher in younger humans. Our findings emphasize the need to consider sample conditions, test performance, and influencing factors when conducting and interpreting epidemiological seroprevalence studies. Author SummaryQ fever (QF) and Rift Valley fever (RVF) are zoonotic diseases that can be transmitted from animals to humans, causing health problems and economic losses in African countries. While various diagnostic tests for these diseases are available, they can be impractical, especially in resource-limited settings. For this study, human and livestock samples from Chad were first tested in a local laboratory using a routine test. The same samples were then sent to laboratories in Germany or Switzerland for retesting, using the same test type for livestock and a different test type for human samples. We analysed the agreement between the test results and investigated the influence of the demographic characteristics of the sampled individual on this agreement. Our findings are crucial as they reveal discrepancies in test results, even though the samples originated from the same individuals. Additionally, we found that factors such as the age of the sampled individual influenced test agreement. This study underscores the importance of considering sample conditions, test performance, and influencing factors when conducting and interpreting disease prevalence studies. Enhancing diagnostic procedures will aid in more effective disease control management, benefiting local communities and global health efforts.
著者: Valerie Hungerbühler, V. Hungerbühler, R. Özcelik, M. F. Abakar, F. A. Zakaria, M. Eiden, S. Hartnack, P. Kimala, S. Kittl, J. Michel, F. Suter-Riniker, S. Dürr
最終更新: 2024-06-21 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.20.24309222
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.20.24309222.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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