Zika virus infection: a review of available techniques towards early detection
Notice bibliographique
Résumé
Zika virus belongs to the family Flaviviridae as do other viruses like Dengue, West Nile and Yellow Fever.They are arboviruses transmitted by the Aedes species of mosquito.Zika virus was first isolated in rhesus monkeys in Uganda in 1947.Human infections of the virus were found between the 1960s and 1980s in Africa, the Americas, Asia and the Pacific.The similarity in clinical presentation in Zika-infected patients compared with Dengue caused infections to be previously misdiagnosed as Dengue infection.The Zika virus pandemic in 2015 created a lot of concern globally because of little information about available techniques, samples as well as no available antiviral and vaccines for treatment and vaccination against infec-tion.In addition, the vectors identified for transmission, Aedes aegypti and Aedes albopictus, were of great concern due to their ability to survive both temperate and tropical climatic conditions, hence indicating the possible global spread of Zika virus infection.Almost two years after the report of infection in pregnant women in Brazil resulting in microcephalic babies, Zika virus was identified as a public health problem.Thus, a lot of research into early detection and prevention has been conducted to control the spread of the virus.This review paper highlights available information on techniques currently available for diagnosis of infection caused by Zika virus.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».