Countries at risk of importation of chikungunya virus cases from Southern Thailand: A modeling study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Southern Thailand has been experiencing a large chikungunya virus (CHIKV) outbreak since October 2018. Given the magnitude and duration of the outbreak and its location in a popular tourist destination, we sought to determine international case exportation risk and identify countries at greatest risk of receiving travel-associated imported CHIKV cases. We used a probabilistic model to estimate the expected number of exported cases from Southern Thailand between October 2018 and April 2019. The model incorporated data on CHIKV natural history, infection rates in Southern Thailand, average length of stay for tourists, and international outbound air passenger numbers from the outbreak area. For countries highly connected to Southern Thailand by air travel, we ran 1000 simulations to estimate the expected number of imported cases. We also identified destination countries with conditions suitable for autochthonous CHIKV transmission. Over the outbreak period, we estimated that an average of 125 (95% credible interval (CrI): 102-149) cases would be exported from Southern Thailand to international destinations via air travel. China was projected to receive the most cases (43, 95% CrI: 30-56), followed by Singapore (7, 95% CrI: 2-12) and Malaysia (5, 95% CrI: 1-10). Twenty-three countries were projected to receive at least one imported case, and 64% of these countries had one or more regions that could potentially support autochthonous CHIKV transmission. The overall risk of international exportation of CHIKV cases associated with the outbreak is Southern Thailand is high. Our model projections are consistent with recent reports of CHIKV in travelers returning from the region. Countries should be alert to the possibility of CHIKV infection in returning travelers, particularly in regions where autochthonous transmission is possible.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle