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Enregistrement W2800055480 · doi:10.1111/zph.12469

Crimean–Congo haemorrhagic fever virus: Past, present and future insights for animal modelling and medical countermeasures

2018· review· en· W2800055480 sur OpenAlexaff
Emely Julieth Cedeño Mendoza, Bryce M. Warner, David Safronetz, Charlene Ranadheera

Notice bibliographique

RevueZoonoses and Public Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoonosisCase fatality rateCrimean–Congo hemorrhagic feverTickVirologyTick-borne diseaseMedicineDiseaseIntensive care medicineImmunologyBiologyEpidemiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crimean-Congo haemorrhagic fever (CCHF) is a widespread tick-borne viral zoonosis with a case-fatality rate ranging from 9% to 50% in humans. Although a licensed vaccine to prevent infection by the CCHF virus (CCHFV) exists, its ability to induce neutralizing antibodies is limited and its efficacy against CCHFV remains undetermined. In addition, controlling CCHF infections by eradication of the tick reservoir has been ineffective, both economically and logistically, and the treatment options for CCHF remain limited. In this review, we first critically discuss the existing animal models to evaluate therapeutics for CCHF. We then review the therapeutic options for CCHF that have been investigated in human cases, followed by investigational drugs that have been evaluated in pre-clinical studies. We highlight the importance of understanding human prognostic factors in developing an animal model for CCHF that recapitulates hallmarks of human disease and its implication for selecting therapeutic candidates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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