La Crosse virus: a scoping review of the global evidence
Notice bibliographique
Résumé
Urbanisation and climate change are altering the pattern of California serogroup viruses in North America. As La Crosse virus (LACV) is the most pathogenic of the California serogroup, it is important to identify changes in distribution, transmission and pathogenesis. A scoping review (ScR) was prioritised to summarise the global evidence on LACV. A comprehensive search strategy was used, identified references were screened for relevance and relevant articles were characterised. Each step was conducted by two independent reviewers using pre-tested forms. Analysis identified areas of research saturation and gaps. The ScR included 481 research articles that were mostly journal articles (78.2%) conducted in North America (90.9%) from 1969 to 2016. Most evidence focused on epidemiology (44.9%), virus characteristics (25.8%), transmission conditions (18.7%) and pathogenesis of LACV in hosts (18.3%). Fewer studies evaluated the accuracy of diagnostic tests (8.7%), the efficacy of treatments (3.5%), prevention and control strategies (3.1%), the economic burden of infection (0.6%) and social impact (0.2%) of LACV. None of the literature predicted the impact of climate change on LACV, nor were any cases reported in Canada. These findings are intended to guide research to close knowledge gaps and inform evidence-based decisions surrounding activities for the prevention and control of LACV.
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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 | 0,021 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».