Role of monkeys in the sylvatic cycle of chikungunya virus in Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Athropod-borne viruses (arboviruses) pose the greatest risk of spillover into humans of any class of pathogens. Such spillover may occur as a one-step jump from a reservoir host species into humans or as a two-step jump from the reservoir to a different amplification host species and thence to humans. Despite the widespread havoc wreaked by emerging arboviruses, little is known about their transmission dynamics in reservoir and amplification hosts. Here we used serosurveillance and mathematical modeling to elucidate the role of monkeys in the sylvatic, enzootic cycle of chikungunya virus (CHIKV). Over three years, 219 African green monkeys, 78 patas monkeys, and 440 Guinea baboons were captured in the region surrounding Kedougou, Senegal. The age of each animal was determined by anthropometry and dentition, and exposure to CHIKV was determined by detection of neutralizing antibodies. We estimate age-specific CHIKV seroprevalence, force of infection (FoI), and basic reproductive number ( R 0 ) in each species. Among the different species, CHIKV Fol ranged from 0.13 to 1.12 (95% CI, 0.81–2.28) and R 0 ranged from 1.5 (95% CI, 1.3–1.9) to 6.6 (95% CI, 5.1–10.4). CHIKV infection of infant monkeys was detected even when the virus was not detected in a concurrent survey of primatophilic mosquitoes and when population seropositivity, and therefore immunity, was too high for monkeys themselves to support continuous CHIKV transmission. We therefore conclude that monkeys in this region serve primarily as amplification rather than reservoir hosts of CHIKV. Additional efforts are needed to identify other vertebrate hosts capable of supporting continuous circulation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».