An Observational, Laboratory-Based Study of Outbreaks of Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus in Jeddah and Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia, 2014
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In spring 2014, a sudden rise in the number of notified Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) infections occurred across Saudi Arabia with a focus in Jeddah. Hypotheses to explain the outbreak pattern include increased surveillance, increased zoonotic transmission, nosocomial transmission, and changes in viral transmissibility, as well as diagnostic laboratory artifacts. METHODS: Diagnostic results from Jeddah Regional Laboratory were analyzed. Viruses from the Jeddah outbreak and viruses occurring during the same time in Riyadh, Al-Kharj, and Madinah were fully or partially sequenced. A set of 4 single-nucleotide polymorphisms distinctive to the Jeddah outbreak were determined from additional viruses. Viruses from Riyadh and Jeddah were isolated and studied in cell culture. RESULTS: Up to 481 samples were received per day for reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) testing. A laboratory proficiency assessment suggested positive and negative results to be reliable. Forty-nine percent of 168 positive-testing samples during the Jeddah outbreak stemmed from King Fahd Hospital. All viruses from Jeddah were monophyletic and similar, whereas viruses from Riyadh were paraphyletic and diverse. A hospital-associated transmission cluster, to which cases in Indiana (United States) and the Netherlands belonged, was discovered in Riyadh. One Jeddah-type virus was found in Riyadh, with matching travel history to Jeddah. Virus isolates representing outbreaks in Jeddah and Riyadh were not different from MERS-CoV EMC/2012 in replication, escape of interferon response, or serum neutralization. CONCLUSIONS: Virus shedding and virus functions did not change significantly during the outbreak in Jeddah. These results suggest the outbreaks to have been caused by biologically unchanged viruses in connection with nosocomial transmission.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».