Notice bibliographique
Résumé
Widespread human-to-human transmission of the severe acute respiratory syndrome coronavirus two (SARS-CoV-2) stems from a strong affinity for the cellular receptor angiotensin converting enzyme two (ACE2). We investigate the relationship between a patient’s nasopharyngeal <i>ACE2</i> transcription and secondary transmission within a series of concurrent hospital associated SARS-CoV-2 outbreaks in British Columbia, Canada.<i>Methods</i>: Epidemiological case data from the outbreak investigations was merged with public health laboratory records and viral lineage calls, from whole genome sequencing, to reconstruct the concurrent outbreaks using infection tracing transmission network analysis. <i>ACE2</i> transcription and RNA viral load were measured by quantitative real-time polymerase chain reaction. The transmission network was resolved to calculate the number of potential secondary cases. Bivariate and multivariable analyses using Poisson and Negative Binomial regression models was performed to estimate the association between <i>ACE2</i> transcription the number of SARS-CoV-2 secondary cases.<br><br>Data Dictionary:<br><b>Unit_of_Transmission:</b> Hospital Unit where a infection prevention and control epidemiologist identified a possible transmission event.<br><b>Unit_Acquisition:</b> Hospital Unit where a infection prevention and control epidemiologist identified a possible acquisition event.<br><b>Collection Date (yyyy-mm-dd, UTC):</b> date at which a nasopharyngeal specimen was collected from a symptomatic case for SARS-CoV-2 molecular diagnostic testing using qRT-PCR.<br><b>log_GE: </b> Logarithmic base ten genome-equivalents per millilitre of SARS-CoV-2 detected by envelope gene target using qRT-PCR.<br><b>Fold.Change.ace3: </b> Relative gene expression data of <i>ACE2</i> expression (full-length/ transmembrane transcript variant).<br><b>Linearge: </b>SARS-CoV-2 viral lineage as classified by the PANGOLIN tool (Version 1.15.1), viral genome alignments are available on GISAID. <br>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,497 | 0,572 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».