A study of seroprevalence and rates of asymptomatic viremia of severe fever with thrombocytopenia syndrome virus among <scp>C</scp>hinese blood donors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe fever with thrombocytopenia syndrome virus (SFTSV), an emerging tick-borne pathogen that can cause fatal severe fever with thrombocytopenia syndrome, was first identified in China in 2009. Limited evidence suggests that SFTSV can be transmitted between humans via blood contact, raising concerns over transfusion safety. A study of donor samples from three Chinese blood centers was conducted to investigate the seroprevalence and rate of SFTSV viremia among Chinese blood donors. STUDY DESIGN AND METHODS: From April 16 to October 31, 2012, a total of 17,208 plasma samples were collected from donors at Xinyang (located in an SFTSV-endemic area), Mianyang, and Luoyang Blood Centers. Assessment of anti-SFTSV total antibody was performed on all samples using enzyme-linked immunosorbent assay. Repeat-reactive samples were tested for SFTSV RNA using reverse transcription (RT)-real-time polymerase chain reaction (PCR) assay with Taqman probes. In addition, 9960 of the Xinyang samples were tested in pools of 4 by the same PCR method and each of the samples in a reactive pool was tested individually. RESULTS: Donor seroreactivity rates were as follows: Xinyang, 0.54% (80/14,752); Mianyang, 0.27% (3/1130); and Luoyang, 0.28% (3/1326). All seroreactive samples were negative on RT-PCR single-sample testing. Two RT-PCR-reactive donor samples were identified, both with estimated viral load of less than 20 plaque-forming units/mL. The RNA prevalence rate for SFTSV among donors in Xinyang was 0.02%. CONCLUSION: This was the first multiregion study of SFTSV sero- and viral prevalence among Chinese blood donors. Viral prevalence was low and no seroreactive sample was viremic, suggesting a limited impact of SFTSV on blood safety in China.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».