MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3152510575 · doi:10.1093/biosci/biab037

The virus evolves: four public health priorities for reducing the evolutionary potential of SARS-CoV-2

2021· article· en· W3152510575 sur OpenAlexaboutno aff
Courtney L. Fitzpatrick, S. Elizabeth Alter, Janette W. Boughman, Florence Débarre, Suzanne Edmands, Amanda J. Moehring, Leonie C. Moyle, Sarah P. Otto, Ophélie Ronce, Matthew Rubin, Andrea L. Sweigart

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Sars virus2019-20 coronavirus outbreakPublic healthVirologyVirusPandemicBiologyMedicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As scientists who study evolution, we are concerned about the threat posed to public health by evolving SARS-CoV-2 variants. We celebrate the start of vaccination campaigns, enabled by remarkable scientific achievements, but these advances are now at risk of being undermined by evolution. In particular, we emphasize that—unless we keep case numbers low—novel variants will continue to emerge, increasing the chances that some will evade vaccine-induced immunity. These dangerous consequences of SARS-CoV-2 evolution are looming, but rapid viral evolution is not inevitable. Fundamental principles of evolution provide clear guidelines for slowing down the evolutionary process. With these principles in mind and echoing the calls made by others (see the supplementary material for complete references and signatories), we urge policymakers to prioritize the following: One of the most well established truths of evolution is that adaptive change is more likely when populations are larger. This means that a drastic reduction in infections will not only reduce illness and save lives in the face of variants that are already present, but it will guard against the conditions that favor the evolution of new variants of concern, which may be more transmissible, more virulent, or more able to escape immunity (“escape variants”). The emergence and spread of escape variants is favored by transmission of the virus to and from people who are immunized (whether they have been immunized by natural infection or by vaccines). Although such transmission chains may be infrequent, they become more likely when case numbers are high in areas where vaccinations are being rolled out. Therefore, in order to limit the emergence and spread of escape variants as vaccination campaigns proceed, policy-makers should encourage vaccinated people to continue to adhere to mitigation measures (e.g., masks, physical distance, ventilation) while case numbers remain high. Genomic surveillance (regular sequencing of a representative sample of cases) is essential for identifying the emergence of new variants. Sharing these sequence data on public repositories as quickly as possible will enable rapid responses when new variants of concern are detected. Moreover, genomic data should be paired with patient metadata so that any variants that alter the disease characteristics can be identified. Concurrent with genomic surveillance, increased genotyping of samples from cases for known variants of concern (e.g., via RT-PCR, polymerase chain reaction, which can return test results very quickly) is needed for rapid detection so that targeted control efforts can be put in place around those cases. We all live on the same planet. Leaving the epidemic uncontrolled anywhere leaves the global population vulnerable to the evolution of variants that can escape immunity. Therefore, we support the scientific consensus calling for global coordination on both vaccination campaigns and genomic surveillance. We ask leaders to seize this window of opportunity; protect the health of citizens and economies by taking swift action to guard against the threat of ongoing viral evolution. Supplemental file with a list of society signatories and full references is available at BIOSCI online. Joint Public Policy Committee: The Society for the Study of Evolution and The American Society of Naturalists Co-signing scientific societies include the Society for the Study of Evolution, the American Society of Naturalists, the European Society for Evolutionary Biology, the American Institute for Biological Sciences, the Canadian Society for Ecology and Evolution, the Society of Systematic Biologists, the Indian Society of Evolutionary Biologists, the International Society for Behavioral Ecology, the Netherlands Society for Evolutionary Biology, the Chilean Society of Evolution, the European Society for Evolution and Development, and the Konrad Lorenz Institute for Evolution and Cognition Research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0180,016
Science ouverte0,0060,015
Intégrité de la recherche0,0240,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,007 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioScienceMême sujetCOVID-19 epidemiological studiesTravaux en français237 207