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Enregistrement W3123847771 · doi:10.1093/jtm/taab015

Yellow fever in Asia–a risk analysis

2021· article· en· W3123847771 sur OpenAlexfundno aff
Bethan Cracknell Daniels, Katy A. M. Gaythorpe, Natsuko Imai, Ilaria Dorigatti

Notice bibliographique

RevueJournal of Travel Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaWellcome Trust
Mots-clésOutbreakTransmission (telecommunications)GeographyChinaYellow feverPopulationEnvironmental healthMedicineIncidence (geometry)SocioeconomicsDemographyVirologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is concern about the risk of yellow fever (YF) establishment in Asia, owing to rising numbers of urban outbreaks in endemic countries and globalisation. Following an outbreak in Angola in 2016, YF cases were introduced into China. Prior to this, YF had never been recorded in Asia, despite climatic suitability and the presence of mosquitoes. An outbreak in Asia could result in widespread fatalities and huge economic impact. Therefore, quantifying the potential risk of YF outbreaks in Asia is a public health priority. METHODS: Using international flight data and YF incidence estimates from 2016, we quantified the risk of YF introduction via air travel into Asia. In locations with evidence of a competent mosquito population, the potential for autochthonous YF transmission was estimated using a temperature-dependent model of the reproduction number and a branching process model assuming a negative binomial distribution. RESULTS: In total, 25 cities across Asia were estimated to be at risk of receiving at least one YF viraemic traveller during 2016. At their average temperatures, we estimated the probability of autochthonous transmission to be <50% in all cities, which was primarily due to the limited number of estimated introductions that year. CONCLUSION: Despite the rise in air travel, we found low support for travel patterns between YF endemic countries and Asia resulting in autochthonous transmission during 2016. This supports the historic absence of YF in Asia and suggests it could be due to a limited number of introductions in previous years. Future increases in travel volumes or YF incidence can increase the number of introductions and the risk of autochthonous transmission. Given the high proportion of asymptomatic or mild infections and the challenges of YF surveillance, our model can be used to estimate the introduction and outbreak risk and can provide useful information to surveillance systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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