MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2097157585 · doi:10.1128/jcm.43.9.4567-4573.2005

Human Coronavirus NL-63 Infections in Children: a 1-Year Study

2005· article· en· W2097157585 sur OpenAlexaff
Nathalie Bastien, Joan Robinson, Alena Tse, Bonita E. Lee, Laura Hart, Yan Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of AlbertaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CoronavirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakBetacoronavirusCoronavirus InfectionsMedicineBiologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human coronavirus NL63 (HCoV-NL63), a newly discovered coronavirus, has been associated with acute respiratory tract infections (ARI). Important questions pertaining to the contribution of HCoV-NL63 to ARI and its impact on public health remain. We reviewed HCoV-NL63 in specimens collected from 13 November 2002 to 31 December 2003 from the Stollery Children's Hospital on patients of <17 years of age to assess the role of this virus in ARI in children. Twenty-six of 1,240 specimens (2.1%) from seven outpatients and 19 inpatients aged 7 days to 9.5 years tested positive for HCoV-NL63 by reverse transcription-PCR. The majority of outpatients (86%) had upper respiratory tract infections, while the majority of inpatients (58%) had bronchiolitis. Peak HCoV-NL63 activity occurred in March. These results provide further evidence of the importance of HCoV-NL63 in ARI in children.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,385 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations92
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical MicrobiologyMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207