Molecular epidemiology of measles virus in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Measles causes significant morbidity and mortality globally. Many countries have embarked on immunization programs to control and prevent measles outbreaks and eventually to eliminate endemic measles. Kenya is currently in the outbreak control and prevention stage for measles. Measles virus genotyping is important for molecular epidemiological purposes, including the documentation of the elimination of endemic measles virus strains from a country, and mapping of transmission pathways. In this study, we collected clinical specimens from measles outbreak cases in 2002 in Kenya for measles virus genotyping. We were able to isolate and/or detect measles virus in 10 cases from 5 of the 8 provinces in Kenya. All these Kenyan measles strains were determined to be genotype D4 strains when compared to the standard World Health Organization-designated measles virus reference strains. Interestingly, the Kenyan D4 strains clustered into two distinct D4 subgroups. In addition, the inclusion of other published D4 measles strains in this analysis indicated that there are four distinct D4 clusterings, or subgroups: Montreal-like, India-like, Johannesburg-like, and Ethiopia-like. This is the first measles molecular epidemiology study in Kenya and establishes the current endemic measles strain as genotype D4. Importantly, this study shows that the Kenyan D4 strains are distinct from the B3 measles strain found in West Africa and the D4 strains reported in Ethiopia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».