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Enregistrement W2967901999 · doi:10.1093/jtm/taz063

Ebola virus outbreak in North Kivu and Ituri provinces, Democratic Republic of Congo, and the potential for further transmission through commercial air travel

2019· article· en· W2967901999 sur OpenAlexaff
Ashleigh R. Tuite, Alexander Watts, Kamran Khan, Isaac I. Bogoch

Notice bibliographique

RevueJournal of Travel Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalBlueDot (Canada)Public Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOutbreakTransmission (telecommunications)VirologyEbola virusDisease transmission2019-20 coronavirus outbreakCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthSocioeconomicsDiseaseTelecommunicationsInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The 2018-2019 Ebola virus disease (EVD) outbreak in North Kivu and Ituri provinces, Democratic Republic of Congo (DRC), continues to spread. The recent discovery of cases in Uganda and in Goma, a major city in the eastern DRC, raises concern for potential EVD transmission in distant locales via commercial air travel. METHODS: We examined air travel patterns from the affected region with itinerary-level data from the International Air Transport Association for the year 2018 between July and October, inclusive. We focused on three scenarios: (i) travel from Beni airport, (ii) travel from Beni, Goma and Bunia airports and (iii) travel from Beni, Goma and Bunia, and Kigali airports. We evaluated country-level Infectious Disease Vulnerability Index (IDVI) scores for traveller destinations. RESULTS: There were 2255 commercial air passengers departing from Beni Airport during the specified time frame, all with domestic destinations, and 55% of which were to Goma. A total of 29 777 passengers travelled from Beni, Bunia and Goma airports during this time frame, with most travel (94.6%) departing from Goma Airport. A total of 72.4% of passengers' final destination from these three airports were within the DRC, primarily to Kinshasa. There were 166 281 outbound passengers from Beni, Bunia, Goma and Kigali airports with the majority (82.1%) of passengers departing from Kigali. The most frequent destinations from these airports were Nairobi, Kinshasa and Entebbe. Eight of the 10 destinations with greatest passenger volumes are to countries with IDVI scores less than 0.4. CONCLUSION: There is little commercial airline connectivity from the current EVD-affected area; however, larger cities in DRC and throughout East Africa should be aware of the low potential for EVD importation through this route. Most countries at greatest risk for EVD importation have limited capacity to manage these cases.

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)0,001
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 enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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