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Enregistrement W4388379872 · doi:10.3390/pathogens12111318

Impact of Equine and Camel Piroplasmosis in Egypt: How Much Do We Know about the Current Situation?

2023· review· en· W4388379872 sur OpenAlexfundno aff
Bassma S. M. Elsawy, Mona S. Mahmoud, Carlos E. Suárez, Heba F. Alzan

Notice bibliographique

RevuePathogens · 2023
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureInternational Development Research CentreBill and Melinda Gates FoundationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBabesiosisDiseaseBabesiaTick-borne diseaseTickGeographyVeterinary medicineBiologyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Piroplasmosis is a global tick-borne disease caused by hemoprotozoan parasites, which causes high morbidity and substantial economic losses in farm animals. Equine and camel piroplasmosis causes significant losses worldwide and in Egypt. The multifactorial effects and overall impact of equine and camel piroplasmosis in Egypt remain poorly characterized. However, several Babesia and Theileria spp. as well as potential tick vectors affecting these two species have been identified in the country. Equine and camel piroplasmosis has been reported by all governates in the country. Thus, in this work, we intend to provide a broad depiction of the current approaches used for diagnosis and control and the impact of piroplasmosis on the equine and camel industries in Egypt. We also identified current gaps in knowledge that might help develop future research efforts towards improved intervention and control of equine and camel piroplasmosis. It is important to develop specific diagnostic tools suitable for the early and chronic diagnosis of this disease. Altogether, the current situation warrants the development of large-scale epidemiological studies in order to obtain an accurate estimate for equine and camel piroplasmosis to secure the highly needed food resources in the country.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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