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Enregistrement W2122047880 · doi:10.1093/infdis/jiu400

The Worst of Both Worlds: Examining the Hypervirulence of the Shigatoxigenic/Enteroaggregative Escherichia coli O104:H4

2014· letter· en· W2122047880 sur OpenAlexaff
Theodore S. Steiner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnteroaggregative Escherichia coliOutbreakEscherichia coliMicrobiologyBiologyGeographyEnterobacteriaceaeVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(See the major article by Boisen et al on pages 1909–19.) Infectious diarrhea remains one of the most common causes of human illness. While by far the greatest burden of diarrhea is in young children in developing areas, morbidity and mortality from diarrheal pathogens can occur in anyone, anywhere, at any time. Nowhere is this broad vulnerability more evident than in large outbreaks of food-borne or waterborne diarrhea. Some of the most frightening of these outbreaks have been due to enterohemorrhagic Escherichia coli (EHEC), including the notorious O157:H7 serotype, which causes hemorrhagic colitis and its potentially lethal complication, hemolytic-uremic syndrome (HUS). In 2011, a large, unusual, and devastating outbreak of hemorrhagic colitis due to E. coli occurred in northern Europe, affecting around 4000 people [1]. The responsible organism was not O157:H7 but rather belonged to a rarely reported serotype, O104:H4. The origin of the outbreak was ultimately traced to fenugreek sprouts imported from African seeds and produced at a farm in Germany, and the majority of cases and deaths occurred in that country. What was particularly worrisome in this outbreak was the unusually high rate of HUS, estimated at 22% and resulting in 54 fatalities. In contrast, historical HUS rates with O157:H7 are estimated at 5%–10%.

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)0,009
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0140,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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