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Enregistrement W2114356369 · doi:10.1128/mbio.00137-15

Transmission of Ebola Viruses: What We Know and What We Do Not Know

2015· review· en· W2114356369 sur OpenAlexaff
Michael T. Osterholm, Kristine A. Moore, Nicholas S. Kelley, Lisa M. Brosseau, Frederick A. Murphy, C. J. Peters, James W. LeDuc, Phillip K. Russell, Michel Van Herp, Jimmy Kapetshi, Jean-Jacques Tamfum Muyembe, Benoît Kebela Ilunga, James E. Strong, Allen Grolla, Anja Wolz, Brima Kargbo, David K. Kargbo, Pierre Formenty, David Avram Sanders, Gary Wong

Notice bibliographique

RevuemBio · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésEbola virusTransmission (telecommunications)OutbreakPandemicVirologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)BiologyMedicineDiseaseComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Available evidence demonstrates that direct patient contact and contact with infectious body fluids are the primary modes for Ebola virus transmission, but this is based on a limited number of studies. Key areas requiring further study include (i) the role of aerosol transmission (either via large droplets or small particles in the vicinity of source patients), (ii) the role of environmental contamination and fomite transmission, (iii) the degree to which minimally or mildly ill persons transmit infection, (iv) how long clinically relevant infectiousness persists, (v) the role that "superspreading events" may play in driving transmission dynamics, (vi) whether strain differences or repeated serial passage in outbreak settings can impact virus transmission, and (vii) what role sylvatic or domestic animals could play in outbreak propagation, particularly during major epidemics such as the 2013-2015 West Africa situation. In this review, we address what we know and what we do not know about Ebola virus transmission. We also hypothesize that Ebola viruses have the potential to be respiratory pathogens with primary respiratory spread.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations223
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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