Hantavirus infections in Italy: not reported doesn't mean inexistent.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hantaviruses can cause serious human diseases including hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) and Hantavirus Cardiopulmonary Syndrome (HCPS). European Hantavirus are usually associated with HFRS, and their geographical distribution mirrors the ecology of reservoir host species. Epidemiology of HFRS is well-studied in Western Europe, but data from Italy are fragmentary. METHODS: We searched into two different databases (PubMed and EMBASE), focusing on studies reporting the prevalence of Hantaviruses in Italy. Data were extracted using a standardized assessment form, and results of the analyses were systematically reported, summarized and compared. RESULTS: We identified a total of 18 articles, including 12 reports (total population: 5,336 subjects, 1981-2019) and 6 case reports (1984-2019). In total, 200 subjects exhibited some degree of seropositivity, with a pooled seroprevalence of 1.7% (95% confidence interval 0.7%-4.0%) in the general population. Higher occurrence was reported in selected subgroups, i.e. acute (28.7%, 95%CI 22.1-36.2) and chronic (6.6%, 95%CI 4.7-9.1) renal failure, forestry workers (3.0%, 95%CI 1.4-6.5, actual range 0.0 to 10.8%). CONCLUSIONS: In the last decade, no human cases of hantavirus infection have been officially reported in Italy. However, our analysis stresses the actual occurrence of Hantavirus among general population and in selected population groups. Further studies on hantavirus infection rates in reservoir host species (rodents, shrews, and bats) and virus transmission to humans are needed to prevent outbreaks in the future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».