Seroprevalence of Wenzhou virus in China
Notice bibliographique
Résumé
Wenzhou virus (WENV) was first identified in rodents and Asian house shrews in Wenzhou, Zhejiang Province, China. However, little is known about the prevalence of WENV infections in humans in China. To determine the threat that WENV may pose to humans, we determine the seroprevalence of WENV in healthy individuals in China in this study. Cross-reactivities of nucleoprotein (NP) were detected between Lymphocytic choriomeningitis virus (LCMV) and WENV using Western blot and ELISA assy. The prevalence of specific IgG antibodies against WENV NP was investigated in different age groups of 830 healthy individuals aged 0-70 years old in China using a competition ELISA assay. The results indicate that WENV and LCMV share cross-reactive epitopes between NPs. The total seroprevalence of WENV in healthy adults was 4.6%, with 3.6% (8/221) for individuals 15-44 years of age, 5.4% (17/317) for individuals 45-59 years of age, and 4.1% (4/98) for older adults over 60. The total seroprevalence of WENV in children under age 15 was 1.5%, with 2.9% (1/34) in children aged 2-5 years, and 2.2% in 5-14 years (2/91). The finding suggests that WENV or WENV-like virus may sporadically infect humans of China.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».