International Globalization and Spreading of Novel Coronavirus 2019 Infection: How Far and Fast? A Medical Logistics Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Dear Editor, Novel coronavirus 2019 infection, officially known as COVID-19, is a new emerging disease first reported from China.[1] It is caused by a new virus, namely, SARS-CoV-2. Till now, the identity of the first patient with the disease or patient zero is still unknown but it is believed to be one from China. Understanding patient zero is difficult but useful for an illustration of geographical spread of the disease. From China, coronavirus infection has spread to several countries, starting from Thailand, and has become an important public health concern globally.[2] The migration of the disease by international communication has become an important consideration. After importation of the disease, it can further spread internally in the destination country[3] and there is also a possibility that the disease can further spread to the other countries.[4] The disease trail is complex and this is linked to the chance that the worldwide pandemic can occur. The medical logistics assessment is a useful tool to track the disease transfer trails. Based on the logistics assessment, the information on disease migration pattern (both time and place dimensions) can be better understood. Here, the authors perform a medical logistics analysis to track the international trails of the disease. The basic online tool, namely, DistanceFromTo (https://www.distancefromto.net/), is used for computational analysis. Until February 25, 2020, several countries around the world including China, Japan, Singapore, Vietnam, Thailand, USA, France, United Kingdom, South Korea, Malaysia, Russia, Australia, Germany, UAE, India, Italy, Canada, the Philippines, Spain, Finland, Cambodia, Israel, Iran, Kuwait, Oman, Bahrain, Egypt, Iraq, Lebanon, Afghanistan, Sweden, Belgium, Sri Lanka, and Nepal have patients related to this disease. Focusing on the disease transfer trails, there are 24 international disease transfer paths. In the present study, the authors exclude the paths that are the non-first-step continuous transfer and transfer via international marine route. Based on the analysis, the average travel distance of international transfer is 5245.76 + 2734.90 km and the average required travel time of international transfer is 7.37 + 3.73 h. Based on these data, the disease has a high possibility for international transfer worldwide. The super-spreading of the disease due to globalization can be expected. Financial support and sponsorship Nil. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».