Epidemiology of Plasmodium falciparum gametocytemia in India: prevalence, age structure, risk factors and the role of a predictive score for detection

• Published in: Tropical medicine & international health 2013-07, Vol.18 (7), p.800-809
• Main Authors: Shah, Naman K., Poole, Charles, MacDonald, Pia D. M., Srivastava, Bina, Schapira, Allan, Juliano, Jonathan J., Anvikar, Anup, Meshnick, Steven R., Valecha, Neena, Mishra, Neelima
• Format: Article
• Language: English
• Subjects: Adolescent; Age Factors; Algorithms; Antimalarials - therapeutic use; Area Under Curve; Biological and medical sciences; Child; Child, Preschool; Disease Reservoirs; Epidemiology; Female; General aspects; Human protozoal diseases; Humans; India; India - epidemiology; Infectious diseases; Malaria; Malaria, Falciparum - epidemiology; Malaria, Falciparum - parasitology; Malaria, Falciparum - transmission; Male; Mass Screening - methods; Medical sciences; Models, Biological; Parasitemia - diagnosis; Parasitemia - epidemiology; Parasitemia - parasitology; Parasites; Parasitic diseases; Plasmodium falciparum; Plasmodium falciparum - pathogenicity; Prevalence; Protozoal diseases; Risk; Risk Factors; ROC Curve; Sex Factors
• ISSN: 1360-2276; 1365-3156
• DOI: 10.1111/tmi.12119

Objective To characterise the epidemiology of Plasmodium falciparum gametocytemia and determine the prevalence, age structure and the viability of a predictive model for detection. Methods We collected data from 21 therapeutic efficacy trials conducted in India during 2009–2010 and estimated the contribution of each age group to the reservoir of transmission. We built a predictive model for gametocytemia and calculated the diagnostic utility of different score cut‐offs from our risk score. Results Gametocytemia was present in 18% (248/1 335) of patients and decreased with age. Adults constituted 43%, school‐age children 45% and under fives 12% of the reservoir for potential transmission. Our model retained age, sex, region and previous antimalarial drug intake as predictors of gametocytemia. The area under the receiver operator characteristic curve was 0.76 (95%CI:0.73,0.78), and a cut‐off of 14 or more on a risk score ranging from 0 to 46 provided 91% (95%CI:88,95) sensitivity and 33% (95%CI:31,36) specificity for detecting gametocytemia. Conclusions Gametocytemia was common in India and varied by region. Notably, adults contributed substantially to the reservoir for potential transmission. Predictive modelling to generate a clinical algorithm for detecting gametocytemia did not provide sufficient discrimination for targeting interventions. ObjectifCaractériser l’épidémiologie de la gamétocytémie de Plasmodium falciparum et déterminer la prévalence, la structure d’âge et la viabilité d'un modèle prédictif pour la détection.MéthodesNous avons recueilli des données provenant de 21 essais d'efficacité thérapeutiques réalisés en Inde durant la période 2009–2010 et avons estimé la contribution de chaque groupe d’âge au réservoir de la transmission. Nous avons construit un modèle prédictif pour la gamétocytémie et avons calculé l'utilité diagnostic de différents seuils de notre score de risque.RésultatsLa gamétocytémie était présente chez 18% (248/1.335) des patients et diminuait avec l’âge. Les adultes constituaient 43%, les enfants d’âge scolaire 45% et ceux de moins de cinq ans, 12% du réservoir pour la transmission potentielle. Notre modèle a retenu l’âge, le sexe, la région et la prise précédente d'un médicament antipaludique, comme facteurs prédictifs de la gamétocytémie. L'aire sous la courbe d'efficacité du récepteur opérateur était de 0,76 (IC95%: 0,73–0,78) et un seuil de 14 ou plus sur un score de risque allant de 0 à 46, procurait une sensibilité de