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Enregistrement W2980239290 · doi:10.1128/jvi.01623-19

Yellow Fever Virus Reemergence and Spread in Southeast Brazil, 2016–2019

2019· article· en· W2980239290 sur OpenAlexfundno aff
Marta Giovanetti, Marcos César Lima de Mendonça, Vagner Fonseca, Maria Angélica Mares-Guia, Allison Fabri, Joilson Xavier, Jaqueline Góes de Jesus, Tiago Gräf, Cintia Damasceno dos Santos Rodrigues, Carolina Cardoso dos Santos, Simone Alves Sampaio, Flávia Löwen Levy Chalhoub, Fernanda de Bruycker Nogueira, Julien Thézé, Alessandro Romano, Daniel Garkauskas Ramos, André Luiz de Abreu, Wanderson Kleber de Oliveira, Rodrigo Fabiano do Carmo Said, Carlos F. Campelo de Alburque, Túlio de Oliveira, Carlos Augusto Fernandes, Shirlei Ferreira de Aguiar, Alexandre Chieppe, Patrícia Carvalho de Sequeira, Nuno R. Faria, Rivaldo Venâncio da Cunha, Ana María Bispo de Filippis

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorInternational Development Research Centre
Mots-clésBiologyVirologyYellow feverEbolavirusVirusEbola virus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arbovirus infections in Brazil, including yellow fever, dengue, zika, and chikungunya, result in considerable morbidity and mortality and are pressing public health concerns. However, our understanding of these outbreaks is hampered by the limited availability of genomic data. In this study, we investigated the genetic diversity and spatial distribution of YFV during the current outbreak by analyzing genomic data from areas in southeastern Brazil not covered by other previous studies. To gain insights into the routes of YFV introduction and dispersion, we tracked the virus by sequencing YFV genomes sampled from nonhuman primates and infected patients from the southeastern region. Our study provides an understanding of how YFV initiates transmission in new Brazilian regions and illustrates that genomics in the field can augment traditional approaches to infectious disease surveillance and control.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,885

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations125
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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