Evolution of an influenza pandemic in 13 countries from 5 continents monitored by protein microarray from neonatal screening bloodspots
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because of lack of worldwide standardization of influenza virus surveillance, comparison between countries of impact of a pandemic is challenging. For that, other approaches to allow internationally comparative serosurveys are welcome. OBJECTIVES: Here we explore the use of neonatal screening dried blood spots to monitor the trends of the 2009 influenza A (H1N1) pdm virus by the use of a protein microarray. STUDY DESIGN: We contacted colleagues from neonatal screening laboratories and asked for their willingness to participate in a study by testing anonymized neonatal screening bloodspots collected during the course of the pandemic. In total, 7749 dried blood spots from 13 countries in 5 continents where analyzed by using a protein microarray containing HA1 recombinant proteins derived from pandemic influenza A (H1N1) 2009 as well as seasonal influenza viruses. RESULTS: Results confirm the early start of the pandemic with extensive circulation in the US and Canada, when circulation of the new virus was limited in other parts of the world. The data collected from sites in Mexico suggested limited circulation of the virus during the early pandemic phase in this country. In contrast and to our surprise, an increase in seroprevalence early in 2009 was noted in the dataset from Argentina, suggestive of much more widespread circulation of the novel virus in this country than in Mexico. CONCLUSIONS: We conclude that this uniform serological testing of samples from a highly standardized screening system offers an interesting opportunity for monitoring population level attack rates of widespread diseases outbreaks and pandemics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».