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Enregistrement W2990507832 · doi:10.1101/847715

Zoonotic tuberculosis in India: looking beyond <i>Mycobacterium bovis</i>

2019· preprint· en· W2990507832 sur OpenAlexaffabout
Shannon C. Duffy, Sreenidhi Srinivasan, Megan A. Schilling, Tod Stuber, Sarah N Danchuk, Joy S. Michael, Manigandan Venkatesan, Nitish Bansal, Sushila Maan, Naresh Jindal, Deepika Chaudhary, Premanshu Dandapat, Robab Katani, Shubhada K. Chothe, Maroudam Veerasami, Suelee Robbe‐Austerman, Nicholas Juleff, Vivek Kapur, Marcel A. Behr

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMycobacterium bovisTuberculosisMycobacterium tuberculosis complexVeterinary medicinePopulationZoonosisBiologyMycobacterium tuberculosisMedicineVirologyEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Zoonotic tuberculosis (zTB) is the transmission of Mycobacterium tuberculosis complex (MTBC) subspecies from animals to humans. zTB is generally quantified by determining the proportion of human isolates that are Mycobacterium bovis . Although India has the world’s largest number of human TB cases and the largest cattle population, where bovine TB is endemic, the burden of zTB is unknown. Methods To obtain estimates of zTB in India, a PCR-based approach was applied to sub-speciate positive MGIT® cultures from 940 patients (548 pulmonary, 392 extrapulmonary disease) at a large referral hospital in India. Twenty-five isolates of interest were subject to whole genome sequencing (WGS) and compared with 715 publicly available MTBC sequences from South Asia. Findings A conclusive identification was obtained for 939 samples; wildtype M. bovis was not identified (95% CI: 0 – 0.4%). There were 912 M. tuberculosis sensu stricto (97.0%, 95% CI: 95.7 – 98.0), 7 M. orygis (95% CI: 0.3 – 1.5%); 5 M. bovis BCG, and 15 non-tuberculous mycobacteria. WGS analysis of 715 MTBC sequences again identified no M. bovis (95% CI: 0 – 0.4%). Human and cattle MTBC isolates were interspersed within the M. orgyis and M. tuberculosis sensu stricto lineages. Interpretation M. bovis prevalence in humans is an inadequate proxy of zTB in India. The recovery of M. orygis from humans, together with the finding of M. tuberculosis in cattle, underscores the need for One Health investigations to assess the burden of zTB in countries with endemic bovine TB. Funding Bill & Melinda Gates Foundation, Canadian Institutes for Health Research

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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