Zika beyond the Americas: Travelers as sentinels of Zika virus transmission. A GeoSentinel analysis, 2012 to 2016.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Zika virus (ZIKV) was first isolated in Africa; decades later, caused large outbreaks in the Pacific, and is considered endemic in Asia. We aim to describe ZIKV disease epidemiology outside the Americas, the importance of travelers as sentinels of disease transmission, and discrepancies in travel advisories from major international health organizations. METHODS AND FINDINGS: This descriptive analysis using GeoSentinel Surveillance Network records involves sixty-four travel and tropical medicine clinics in 29 countries. Ill returned travelers with a confirmed or probable diagnosis of ZIKV disease acquired in Africa, Asia and the Pacific seen between 1 January 2012 and 31 December 2016 are included, and the frequencies of demographic, trip, and diagnostic characteristics described. ZIKV was acquired in Asia (18), the Pacific (10) and Africa (1). For five countries (Indonesia, Philippines, Thailand, Vietnam, Cameroon), GeoSentinel patients were sentinel markers of recent Zika activity. Additionally, the first confirmed ZIKV infection acquired in Kiribati was reported to GeoSentinel (2015), and a probable case was reported from Timor Leste (April 2016), representing the only case known to date. Review of Zika situation updates from major international health authorities for country risk classifications shows heterogeneity in ZIKV country travel advisories. CONCLUSIONS: Travelers are integral to the global spread of ZIKV, serving as sentinel markers of disease activity. Although GeoSentinel data are collected by specialized clinics and do not capture all imported cases, we show that surveillance of imported infections by returned travelers augments local surveillance system data regarding ZIKV epidemiology and can assist with risk categorization by international authorities. However, travel advisories are variable due to risk uncertainties.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».