Nipah virus epidemic in southern India and emphasizing “One Health” approach to ensure global health security
Notice bibliographique
Résumé
Nipah virus (NiV) encephalitis first reported in "Sungai Nipah" in Malaysia in 1999 has emerged as a global public health threat in the Southeast Asia region. From 1998 to 2018, more than 630 cases of NiV human infections were reported. NiV is transmitted by zoonotic (from bats to humans, or from bats to pigs, and then to humans) as well as human-to-human routes. Deforestation and urbanization of some areas have contributed to greater overlap between human and bat habitats resulting in NiV outbreaks. Common symptoms of NiV infection in humans are similar to that of influenza such as fever and muscle pain and in some cases, the inflammation of the brain occurs leading to encephalitis. The recent epidemic in May 2018 in Kerala for the first time has killed over 17 people in 7 days with high case fatality and highlighted the importance of One Health approach. The diagnosis is often not suspected at the time of presentation and creates challenges in outbreak detection, timely control measures, and outbreak response activities. Currently, there are no drugs or vaccines specific for NiV infection although this is a priority disease on the World Health Organization's agenda. Antivirals (Ribavirin, HR2-based fusion inhibitor), biologicals (convalescent plasma, monoclonal antibodies), immunomodulators, and intensive supportive care are the mainstay to treat severe respiratory and neurologic complications. There is a great need for strengthening animal health surveillance system, using a One Health approach, to detect new cases and provide early warning for veterinary and human public health authorities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».