Notice bibliographique
Résumé
This paper provides the clinician with an understanding of the epidemiologic and biological characteristics of West Nile virus in North America, as well as useful information on the diagnosis, reporting, and management of patients with suspected West Nile virus infection and on advising patients about prevention. Information was gathered from the medical literature and from national surveillance data through May 2002. Since the identification of West Nile virus in New York City in 1999, enzootic activity has been documented in 27 states and the District of Columbia. Continued geographic expansion is likely. Overall, one in 150 infections results in severe neurologic illness. Advanced age is by far the most important risk factor for neurologic disease and, once disease develops, for worse clinical outcome. Surveillance has identified 149 persons with West Nile virus-related illness in 10 states. Encephalitis is more commonly reported than meningitis, and concomitant muscle weakness and flaccid paralysis may provide a clinical clue to the presence of West Nile virus infection. Peak incidence occurs in late summer, although onset has occurred from July through December. Immunoglobulin M antibody testing of serum specimens and cerebrospinal fluid is the most efficient method of diagnosis, although cross-reactions are possible in patients recently vaccinated against or recently infected with related flaviviruses. Testing can be arranged through local, state, or provincial (in Canada) health departments. Prevention rests on elimination of mosquito breeding sites; judicious use of pesticides; and avoidance of mosquito bites, including mosquito repellent use.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,013 |
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 ».