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Enregistrement W4285393955 · doi:10.3390/v14071531

Epidemiology and Ecology of Influenza A Viruses among Wildlife in the Arctic

2022· review· en· W4285393955 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathon D Gass, Hunter K. Kellogg, Nichola J. Hill, Wendy B. Puryear, Felicia B. Nutter, Jonathan A. Runstadler

Notice bibliographique

RevueViruses · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésWildlifeEpidemiologyEcologyArcticBiologyVirologyGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic regions are ecologically significant for the environmental persistence and geographic dissemination of influenza A viruses (IAVs) by avian hosts and other wildlife species. Data describing the epidemiology and ecology of IAVs among wildlife in the arctic are less frequently published compared to southern temperate regions, where prevalence and subtype diversity are more routinely documented. Following PRISMA guidelines, this systematic review addresses this gap by describing the prevalence, spatiotemporal distribution, and ecological characteristics of IAVs detected among wildlife and the environment in this understudied region of the globe. The literature search was performed in PubMed and Google Scholar using a set of pre-defined search terms to identify publications reporting on IAVs in Arctic regions between 1978 and February 2022. A total of 2125 articles were initially screened, 267 were assessed for eligibility, and 71 articles met inclusion criteria. IAVs have been detected in multiple wildlife species in all Arctic regions, including seabirds, shorebirds, waterfowl, seals, sea lions, whales, and terrestrial mammals, and in the environment. Isolates from wild birds comprise the majority of documented viruses derived from wildlife; however, among all animals and environmental matrices, 26 unique low and highly pathogenic subtypes have been characterized in the scientific literature from Arctic regions. Pooled prevalence across studies indicates 4.23% for wild birds, 3.42% among tested environmental matrices, and seroprevalences of 9.29% and 1.69% among marine and terrestrial mammals, respectively. Surveillance data are geographically biased, with most data from the Alaskan Arctic and many fewer reports from the Russian, Canadian, North Atlantic, and Western European Arctic. We highlight multiple important aspects of wildlife host, pathogen, and environmental ecology of IAVs in Arctic regions, including the role of avian migration and breeding cycles for the global spread of IAVs, evidence of inter-species and inter-continental reassortment at high latitudes, and how climate change-driven ecosystem shifts, including changes in the seasonal availability and distribution of dietary resources, have the potential to alter host-pathogen-environment dynamics in Arctic regions. We conclude by identifying gaps in knowledge and propose priorities for future 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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,394
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,103 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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