Options for Decentralized Testing of Suspected Secondary Outbreaks of Foot-and-mouth Disease
Notice bibliographique
Résumé
This article reviews the options for use of virus detection techniques for decentralized testing of samples from suspected secondary outbreaks of foot-and-mouth disease (FMD). These options have been expanded by the advent of new tests including disposable lateral flow devices (LFDs) that detect viral proteins and portable RT-PCR equipment that detects viral RNA. LFDs have been developed with similar sensitivity to antigen detection ELISA but with the ability to provide a result 1-30 min after the addition of epithelium or vesicular fluid. Portable RT-PCR platforms are being developed that can detect FMD viral RNA in blood, epithelium or other materials with minimal sample processing and with high sensitivity, in as little as 60 min in some cases. These devices may be used on infected farms as pen-side tests, in regional, local or mobile laboratories, or in National Reference Laboratories (NRL). Advantages and disadvantages of different testing options are considered to inform decisions on the optimal strategies for different national circumstances. Issues include validation and quality control, containment needs, availability of test devices and reagents, the decision tree for declaring an outbreak, training issues and provision of samples for subsequent viral characterization. Tests to confirm the diagnosis of the index case of an outbreak of FMD should continue to be carried out in the NRL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».