Effectiveness of Repeated Examination to Diagnose Enterobiasis in Nursery School Groups

Mare Remm; Kalle Remm

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자료유형: 학술저널

저자정보: Mare Remm (Tartu Health Care College) Kalle Remm (University of Tartu)

저널정보: 대한기생충학열대의학회 Parasites, Hosts and Diseases The Korean Journal of Parasitology Vol.47 No.3

발행연도: 2009.9

수록면: 235 - 241 (7page)

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The aim of this study was to estimate the benefit from repeated examinations in the diagnosis of enterobiasis in nursery school groups, and to test the effectiveness of individual-based risk predictions using different methods. A total of 604 children were examined using double, and 96 using triple, anal swab examinations. The questionnaires for parents, structured observations, and interviews with supervisors were used to identify factors of possible infection risk. In order to model the risk of enterobiasis at individual level, a similarity-based machine learning and prediction software Constud was compared with data mining methods in the Statistica 8 Data Miner software package. Prevalence according to a single examination was 22.5%; the increase as a result of double examinations was 8.2%. Single swabs resulted in an estimated prevalence of 20.1% among children examined 3 times; double swabs increased this by 10.1%, and triple swabs by 7.3%. Random forest classification, boosting classification trees, and Constud correctly predicted about 2/3 of the results of the second examination. Constud estimated a mean prevalence of 31.5% in groups. Constud was able to yield the highest overall fit of individual-based predictions while boosting classification tree and random forest models were more effective in recognizing Enterobius positive persons. As a rule, the actual prevalence of enterobiasis is higher than indicated by a single examination. We suggest using either the values of the mean increase in prevalence after double examinations compared to single examinations or group estimations deduced from individual-level modelled risk predictions.

#Enterobius vermicularis #nursery school children #repeated examinations #random forest classification #boosting classification trees #similarity-basedestimation

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Mare Remm

소속기관 Tartu Health Care College

주요연구분야 의약학 > 기초의학 > 예방의학·직업환경의학

논문수 1 이용수 3

Kalle Remm

소속기관 University of Tartu

주요연구분야 의약학 > 기초의학 > 예방의학·직업환경의학

논문수 1 이용수 3

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