Detection of Japanese Encephalitis Virus RNA in Human Throat Samples in Laos – A Pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Japanese encephalitis virus (JEV) is the most commonly identified cause of acute encephalitis syndrome (AES) in Asia. The WHO recommended test is anti-JEV IgM-antibody-capture-enzyme-linked-immunosorbent-assay (JEV MAC-ELISA). However, data suggest this has low positive predictive value, with false positives related to other Flavivirus infections and vaccination. JEV RT-PCR in cerebrospinal fluid (CSF) and/or serum is highly specific, but is rarely positive; 0-25% of patients that fulfil the WHO definition of JE (clinical Acute Encephalitis Syndrome (AES) and JEV MAC-ELISA positive). Testing other body fluids by JEV RT-qPCR may improve the diagnosis. As a pilot study thirty patients admitted to Mahosot Hospital 2014-2017, recruited to the South-East-Asia-Encephalitis study, were tested by JEV MAC-ELISA and two JEV real-time RT-PCR (RT-qPCR) assays (NS2A and NS3). Eleven (36.7%) were JEV MAC-ELISA positive. Available CSF and serum samples of these patients were JEV RT-qPCR negative but 2 (7%) had JEV RNA detected in their throat swabs. JEV RNA was confirmed by re-testing, and sequencing of RT-qPCR products. As the first apparent report of JEV RNA detection in human throat samples, the provides new perspectives on human JEV infection, potentially informing improving JEV detection. We suggest that testing patients' throat swabs for JEV RNA is performed, in combination with molecular and serological CSF and serum investigations, on a larger scale to investigate the epidemiology of the presence of JEV in human throats. Throat swabs are an easy and non-invasive tool that could be rolled out to a wider population to improve knowledge of JEV molecular epidemiology.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».