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Enregistrement W2902371416 · doi:10.1017/s0950268818003096

La Crosse virus: a scoping review of the global evidence

2018· review· en· W2902371416 sur OpenAlexafffundabout
Shannon Harding, Judy Greig, Mariola Mascarenhas, Ian Young, Lisa Waddell

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésVirologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0270,021
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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