Current prevention and potential treatment options for dengue infection
Notice bibliographique
Résumé
Currently, treatments for dengue infection are only symptomatic as no antiviral agents nor vaccines are available to combat this virus. Despite challenges faced by researchers, many efforts are ongoing to reduce cases of dengue infection either by targeting the vector or the virus. Vector population is monitored and reduced by using mechanical, chemical and biological controls. Chemical control is achieved either by using synthetic or natural insecticides where the latter is more preferable. In biological control, bacteria, fungi and larvivorous fish are utilised to reduce the vector population. Moreover, genes of mosquitoes are also explored to produce progenies which are sterile with low survival ability. Vaccines are among the most effective ways to prevent viral infection. Various approaches have been used and are still being explored towards producing vaccines for dengue. These include live attenuated, inactivated, recombinant subunit, nucleic acid and virus-like particles vaccines. The aim is to produce a vaccine which can target all the four serotypes of the virus. Monoclonal antibodies are widely researched on to equip the host defense mechanism against the dengue virus. Deeper understanding of the virus replication cycle warrants the development of antiviral agents which target viral proteins vital for the replication process. Bioactive compounds are also utilised in the development of antiviral agents. The importance of surveillance and supportive therapy are also discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».