Epidemiological study of toxoplasmosis among pregnant women in the region of Setif, with analysis of serological prevalence and risk factors
Loading...
Date
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Setif1 university Ferhat Abbas . Faculty of Natural and Life Sciences
Abstract
This study aimed to determine the seroprevalence of Toxoplasma gondii infection and identify associated risk factors among pregnant women in the Wilaya of Sétif, Algeria.
A cross-sectional study was conducted between January 2025 and March 2026 using data collected from two laboratories involving 684 pregnant women, in addition to a questionnaire administered to 50 participants. The overall IgG and IgM seroprevalence rates were 34.06% and 0.73%, respectively, while 64.91% of women were seronegative and therefore susceptible to primary infection during pregnancy. Significant risk factors included a history of spontaneous abortion, consumption of undercooked meat, and the use of bottled water during summer. This work also integrated an Artificial Neural Network (ANN) model to predict the risk of congenital toxoplasmosis using serological, demographic, and epidemiological data. The ANN showed excellent predictive performance, highlighting the potential of artificial intelligence in supporting early risk assessment and preventive healthcare strategies.
Description
هدفت هذه الدراسة إلى تحديد الانتشار المصلي لعدوى المقوسة الغوندية (Toxoplasma gondii) وتحديد عوامل الخطر المرتبطة بها لدى النساء الحوامل في ولاية سطيف، الجزائر.أُجريت دراسة مقطعية خلال الفترة الممتدة من جانفي 2025 إلى مارس 2026 بالاعتماد على بيانات جُمعت من مخبرين وشملت 684 امرأة حامل، بالإضافة إلى استبيان وُزّع على 50 مشاركة. بلغت النسبة المصلية للأجسام المضادة IgG وIgM على التوالي 34.06٪ و0.73٪، في حين كانت 64.91٪ من النساء سلبيات المصل، وبالتالي عرضة للإصابة الأولية أثناء الحمل. وقد تمثلت عوامل الخطر المهمة في وجود سوابق للإجهاض التلقائي، واستهلاك اللحوم غير المطهية جيدًا، واستعمال المياه المعبأة خلال فصل الصيف.كما دمج هذا العمل نموذجًا للشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) للتنبؤ بخطر داء المقوسات الخلقي اعتمادًا على المعطيات المصلية والديموغرافية والوبائية. وأظهر النموذج أداءً تنبؤيًا ممتازًا، مما يبرز الإمكانات الكبيرة للذكاء الاصطناعي في دعم التقييم المبكر للمخاطر وتعزيز استراتيجيات الوقاية والرعاية الصحية.
