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Enregistrement W2015466683 · doi:10.3390/v4112754

Use of an Innovative Web-Based Laboratory Surveillance Platform to Analyze Mixed Infections Between Human Metapneumovirus (hMPV) and Other Respiratory Viruses Circulating in Alberta (AB), Canada (2009–2012)

2012· article· en· W2015466683 sur OpenAlexaffabout
Sumana Fathima, Bonita E. Lee, Jennifer May‐Hadford, Shamir Mukhi, Steven J. Drews

Notice bibliographique

RevueViruses · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaProvincial Laboratory of Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman metapneumovirusRhinovirusMetapneumovirusVirologyEnterovirusRespiratory systemMedicineVirusRespiratory tract infectionsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the proportions of mono vs. mixed infections for human metapneumovirus (hMPV) as compared to adenovirus (ADV), four types of coronavirus (CRV), parainfluenza virus (PIV), RSV, and enterovirus/rhinovirus (ERV) in Alberta, Canada. Using the Data Integration for Alberta Laboratories (DIAL) platform, 26,226 respiratory specimens at ProvLab between 1 July 2009 and 30 June 2012 were selected and included in the study. Using the Respiratory Virus Panel these specimens tested positive for one or more respiratory virus and negative for influenza A and B. From our subset hMPV was the fourth most common virus (n=2,561) with 373 (15%) identified as mixed infection using DIAL. Mixed infection with hMPV was most commonly found in infants less than 6 months old and ERV was most commonly found in mixed infection with hMPV (230/373, 56%) across all age groups. The proportion of mixed-infection vs. mono-infection was highest for ADV (46%), followed by CRV 229E (32%), CRV HKU1 (31%), CRV NL63 (28%), CRV OC43 (23%), PIV (20%), RSV (17%), hMPV (15%) and ERV (13%). hMPV was significantly more likely to be identified in mono infection as compared with ADV, CRV, PIV, and RSV with the exception of ERV [p < 0.05].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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