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Enregistrement W4292553104 · doi:10.1111/ina.13070

What were the historical reasons for the resistance to recognizing airborne transmission during the <scp>COVID</scp> ‐19 pandemic?

2022· review· en· W4292553104 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIndoor Air · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaWellcome Trust
Mots-clésTransmission (telecommunications)Airborne transmissionGerm theory of diseasePandemicMalariaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthHistoryMedicineImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)TelecommunicationsPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The question of whether SARS-CoV-2 is mainly transmitted by droplets or aerosols has been highly controversial. We sought to explain this controversy through a historical analysis of transmission research in other diseases. For most of human history, the dominant paradigm was that many diseases were carried by the air, often over long distances and in a phantasmagorical way. This miasmatic paradigm was challenged in the mid to late 19th century with the rise of germ theory, and as diseases such as cholera, puerperal fever, and malaria were found to actually transmit in other ways. Motivated by his views on the importance of contact/droplet infection, and the resistance he encountered from the remaining influence of miasma theory, prominent public health official Charles Chapin in 1910 helped initiate a successful paradigm shift, deeming airborne transmission most unlikely. This new paradigm became dominant. However, the lack of understanding of aerosols led to systematic errors in the interpretation of research evidence on transmission pathways. For the next five decades, airborne transmission was considered of negligible or minor importance for all major respiratory diseases, until a demonstration of airborne transmission of tuberculosis (which had been mistakenly thought to be transmitted by droplets) in 1962. The contact/droplet paradigm remained dominant, and only a few diseases were widely accepted as airborne before COVID-19: those that were clearly transmitted to people not in the same room. The acceleration of interdisciplinary research inspired by the COVID-19 pandemic has shown that airborne transmission is a major mode of transmission for this disease, and is likely to be significant for many respiratory infectious diseases.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,258 · 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