Features of enteric disease from human coronaviruses: Implications for COVID‐19
Notice bibliographique
Résumé
Coronaviruses have long been studied in both human and veterinary fields. Whereas the initial detection of endemic human respiratory coronaviruses was problematic, detection of these and newly discovered human coronaviruses has been greatly facilitated with major advances in the laboratory. Nevertheless, technological factors can affect the accuracy and timeliness of virus detection. Many human coronaviruses can be variably found in stool samples. All human coronaviruses have been variably associated with symptoms of gastroenteritis. Coronaviruses can occasionally be cultured from enteric specimens, but most detection is accomplished with genetic amplification technologies. Excretion of viral RNA in stool can extend for a prolonged period. Culture-positive stool samples have been found to exceed a fourteen day period after onset of infection for some coronaviruses. Virus can also sometimes be cultured from patients' respiratory samples during the late incubation period. Relatively asymptomatic patients may excrete virus. Both viable and nonviable virus can be found in the immediate environment of the patient, the health care worker, and less often the public. These lessons from the past study of animal and human coronaviruses can be extended to presumptions for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. Already, the early reports from the coronavirus disease-2019 pandemic are confirming some concerns. These data have the cumulative potential to cause us to rethink some current and common public health and infection control strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».