Review: SARS-CoV-2 infection in farmed minks – an overview of current knowledge on occurrence, disease and epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
Coronaviruses (CoVs), which are enveloped, positive-sense RNA viruses, may cause infections in mammals and birds. Apart from the respiratory manifestations, CoVs are also responsible for infections of the gastrointestinal tract and nervous systems. Their propensity to recombine allows them to easily transmit and adapt to new hosts. The emergence of a new CoV in humans, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), which is attributed to a zoonotic origin, has provoked numerous studies to assess its pathogenicity for different animal species (pets, farm and wild animals). Available results indicate that numerous animal species are susceptible to infection with SARS-CoV-2. From April 2020, when the first SARS-CoV-2 infection in minks was reported in the Netherlands, to the end of January 2021, further outbreaks have been confirmed in Denmark, Italy, Spain, Sweden, the United States, Greece, France, Canada, Lithuania and Poland. It has also been established that human-to-minks and minks-to-human transmission may occur. The results obtained to date indicate that the virus was originally introduced into the minks population by humans, possibly at the start of the pandemic and had been circulating in the population for several weeks before detection. Recent data indicate that minks are highly susceptible to SARS-CoV-2 infection, but the route or routes of virus transmission between farms, other than by direct contact with infected humans, have not been identified. In minks, infection can occur in clinical and subclinical form, making it possibly difficult to detect. Therefore, minks could represent potentially dangerous, not always recognized, animal reservoir for SARS-CoV-2. The current data indicate that further studies on minks and other Mustelidae are needed to clarify whether they may be a potential reservoir for SARS-CoV-2, and if so, how and whether this can be prevented.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».