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Enregistrement W2911171305 · doi:10.1080/22221751.2018.1560234

Diverse biological characteristics and varied virulence of H7N9 from Wave 5

2019· article· en· W2911171305 sur OpenAlexaff
Linlin Bao, Yuhai Bi, Gary Wong, Wenbao Qi, Fengdi Li, Qi Lv, Liang Wang, Fei Liu, Yang Yang, Cheng Zhang, William J. Liu, Chuansong Quan, Weixin Jia, Yingxia Liu, Wenjun Liu, Ming Liao, George F. Gao, Chuan Qin

Notice bibliographique

RevueEmerging Microbes & Infections · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesYouth Innovation Promotion Association of the Chinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVirulenceBiologyVirologyTransmissibility (structural dynamics)VirusTransmission (telecommunications)PathogenicityInfluenza A virus subtype H5N1MicrobiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There was a substantial increase with infections of H7N9 avian influenza virus (AIV) in humans during Wave 5 (2016-2017). To investigate whether H7N9 had become more infectious/transmissible and pathogenic overall, we characterized the receptor binding and experimentally infected ferrets with highly pathogenic (HP)- and low pathogenic (LP)-H7N9 isolates selected from Wave 5, and compared their pathogenicity and transmissibility with a Wave 1 isolate from 2013. Studies show that A/Anhui/1/2013 (LP) and A/Chicken/Heyuan/16876/2016 (HP) were highly virulent in ferrets, A/Guangdong/Th008/2017 (HP) and A/Chicken/Huizhou/HZ-3/2017 (HP) had moderate virulence and A/Shenzhen/Th001/2016 (LP) was of low virulence in ferrets. Transmission was observed only in ferrets infected with A/Anhui/1/2013 and A/Chicken/Heyuan/16876/2016, consistent with the idea that sicker ferrets had a higher probability to transmit virus to naive animals. Given the Varied virulence and transmissibility observed in circulating H7N9 viruses from Wave 5, we conclude that the current public health risk of H7N9 has not substantially increased compared to 2013 and the circulating viruses are quite diverse.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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