The Global Emergency of Novel Coronavirus (SARS-CoV-2): An Update of the Current Status and Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, there have been two major outbreaks where the crossover of animal Betacoronaviruses to humans has resulted in severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV) and Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV). In December 2019, a global public health concern started with the emergence of a new strain of coronavirus (SARS-CoV-2 or 2019 novel coronavirus, 2019-nCoV) which has rapidly spread all over the world from its origin in Wuhan, China. SARS-CoV-2 belongs to the Betacoronavirus genus, which includes human SARS-CoV, MERS and two other human coronaviruses (HCoVs), HCoV-OC43 and HCoV-HKU1. The fatality rate of SARS-CoV-2 is lower than the two previous coronavirus epidemics, but it is faster spreading and the large number of infected people with severe viral pneumonia and respiratory illness, showed SARS-CoV-2 to be highly contagious. Based on the current published evidence, herein we summarize the origin, genetics, epidemiology, clinical manifestations, preventions, diagnosis and up to date treatments of SARS-CoV-2 infections in comparison with those caused by SARS-CoV and MERS-CoV. Moreover, the possible impact of weather conditions on the transmission of SARS-CoV-2 is also discussed. Therefore, the aim of the present review is to reconsider the two previous pandemics and provide a reference for future studies as well as therapeutic approaches.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».