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Enregistrement W4245202084 · doi:10.1371/journal.pone.0240442

Possible ramifications of climate variability on HPAI-H5N1 outbreak occurrence: Case study from the Menoufia, Egypt

2020· article· en· W4245202084 sur OpenAlexaboutno aff
Yumna Elsobky, Gamal El Afandi, Ehsan Abdalla, Ahmed Byomi, Gopal Reddy

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreakQuarter (Canadian coin)Influenza A virus subtype H5N1Relative humidityDemographyGeographyEpidemiologyEnvironmental healthVeterinary medicineEnvironmental scienceBiologyVirologyMedicineMeteorologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long endemicity of the Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI) H5N1 subtype in Egypt poses a lot of threats to public health. Contrary to what is previously known, outbreaks have been circulated continuously in the poultry sectors all year round without seasonality. These changes call the need for epidemiological studies to prove or deny the influence of climate variability on outbreak occurrence, which is the aim of this study. This work proposes a modern approach to examine the degree to which the HPAI-H5N1disease event is being influenced by climate variability as a potential risk factor using generalized estimating equations (GEEs). GEE model revealed that the effect of climate variability differs according to the timing of the outbreak occurrence. Temperature and relative humidity could have both positive and negative effects on disease events. During the cold seasons especially in the first quarter, higher minimum temperatures, consistently show higher risks of disease occurrence, because this condition stimulates viral activity, while lower minimum temperatures support virus survival in the other quarters of the year with the highest negative effect in the third quarter. On the other hand, relative humidity negatively affects the outbreak in the first quarter of the year as the humid weather does not support viral circulation, while the highest positive effect was found in the second quarter during which low humidity favors the disease event.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,156 · 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'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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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