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Enregistrement W4321019968 · doi:10.1016/j.idm.2023.02.003

Comparing the transmission potential from sequence and surveillance data of 2009 North American influenza pandemic waves

2023· article· en· W4321019968 sur OpenAlex
Venkata R. Duvvuri, Joseph T. Hicks, Lambodhar Damodaran, Martin Grunnill, Thomas Braukmann, Jonathan B. Gubbay, Samir Patel, Justin Bahl

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

RevueInfectious Disease Modelling · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesGeorgia Advanced Computing Resource Center, University of GeorgiaNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésPandemicTransmission (telecommunications)VirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Influenza pandemicGeography2019-20 coronavirus outbreakMedicineComputer scienceTelecommunicationsOutbreakInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technological advancements in phylodynamic modeling coupled with the accessibility of real-time pathogen genetic data are increasingly important for understanding the infectious disease transmission dynamics. In this study, we compare the transmission potentials of North American influenza A(H1N1)pdm09 derived from sequence data to that derived from surveillance data. The impact of the choice of tree-priors, informative epidemiological priors, and evolutionary parameters on the transmission potential estimation is evaluated. North American Influenza A(H1N1)pdm09 hemagglutinin (HA) gene sequences are analyzed using the coalescent and birth-death tree prior models to estimate the basic reproduction number (R0). Epidemiological priors gathered from published literature are used to simulate the birth-death skyline models. Path-sampling marginal likelihood estimation is conducted to assess model fit. A bibliographic search to gather surveillance-based R0 values were consistently lower (mean ≤ 1.2) when estimated by coalescent models than by the birth-death models with informative priors on the duration of infectiousness (mean ≥ 1.3 to ≤2.88 days). The user-defined informative priors for use in the birth-death model shift the directionality of epidemiological and evolutionary parameters compared to non-informative estimates. While there was no certain impact of clock rate and tree height on the R0 estimation, an opposite relationship was observed between coalescent and birth-death tree priors. There was no significant difference (p = 0.46) between the birth-death model and surveillance R0 estimates. This study concludes that tree-prior methodological differences may have a substantial impact on the transmission potential estimation as well as the evolutionary parameters. The study also reports a consensus between the sequence-based R0 estimation and surveillance-based R0 estimates. Altogether, these outcomes shed light on the potential role of phylodynamic modeling to augment existing surveillance and epidemiological activities to better assess and respond to emerging 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,193 · 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