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Enregistrement W3003287694 · doi:10.1080/22221751.2020.1718554

Incorporation of information diffusion model for enhancing analyses in HIV molecular surveillance

2020· article· en· W3003287694 sur OpenAlexaff
Tsz Ho Kwan, Ngai Sze Wong, Grace Lui, Kenny Chi Wai Chan, Owen Tak Yin Tsang, Wai-Shing Leung, Kai Man Alexander Ho, Man Po Lee, Wilson Lam, Sze Nga Chan, Denise Pui Chung Chan, Shui Shan Lee

Notice bibliographique

RevueEmerging Microbes & Infections · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesResearch Grants Council, University Grants Committee
Mots-clésTransmission (telecommunications)Men who have sex with menHuman immunodeficiency virus (HIV)Social network (sociolinguistics)PopulationDemographyBiologyMedicineComputer scienceEnvironmental healthVirologyTelecommunicationsSocial mediaWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular surveillance of infections is essential in monitoring their transmission in the population. In this study, newly diagnosed HIV patients' phylogenetic, clinical and behavioural data were integrated, and an information diffusion model was incorporated in analysing transmission dynamics. A genetic network was constructed from HIV sequences, from which transmission cascades were extracted. From the transmission cascades, CRF01_AE had higher values of information diffusion metrics, including scale, speed and range, than that of B, signifying the distinct transmission patterns of two circulating subtypes in Hong Kong. Patients connected in the network, were more likely male, younger, of main circulating subtypes, to have acquired HIV infection locally, and a higher CD4 level at diagnosis. Genetic connections varied among men who have sex with men (MSM) who used different channels of sex networking and varied in their engagement in risk behaviours. MSM using recreational drugs for sex held positions of greater importance within the network. Significant differences in network metrics were observed among MSM as differentiated by their mobile apps usage patterns, evidencing the impact of social network on transmission networks. The applied model in the presence of consistently collected longitudinal data could enhance HIV molecular epidemiologic surveillance for informing future intervention planning.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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