Spread of Puumala Hantavirus to New Areas in a Large Croatian Outbreak of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome, 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background: The largest documented outbreak of hemorrhagic fever with renal syndrome occurred in Primorje-Gorski Kotar County, Croatia, in 2021, marking the first-time cases of hantavirus infection recorded outside of the known endemic region in the north of the county. Aim: To identify the factors contributing to the spread of the outbreak and to compare risk factors for acquiring hantavirus infection in the endemic and newly affected regions. Methods and Results: A total of 189 cases were confirmed by positive Puumala IgM/IgG antibodies (93.6%), and 13 probable cases were identified by clinical and epidemiological data (6.4%) using a structured questionnaire. Of the 179 cases with available clinical data, 59 (33.0%) were hospitalized. Three cases received hemodialysis, and no deaths were reported. Among 170 cases with information on exposures, 66 (38.8%) reported occupational risk. Cases in the northern part of county were more likely to have been infected in early spring (OR 27.1, 95% CI 2.93–250.7), to report seeing a rodent (OR 6.5; 95%CI 2.3–18.4), and to know someone with hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) (OR 3.0; 95%CI 1.2–8.0) than cases from the southern part of the county. Data from Croatian Forests Ltd. suggested that an unusually good production of beech seeds in 2020 may have contributed to an increased rodent population in 2021. However, average temperature, rainfall, and humidity data from 2021 did not illustrate a significant difference from previous years (Kruskal–Wallis p = 0.837, p = 0.999, p = 0.108). Conclusion: The 2021 HFRS outbreak was likely fueled by an abundant rodent population and virus transmission in rodent hosts. Human activity, environmental factors, and the ensuing animal–human interactions have spread hantavirus infection from Croatia’s mountainous region to a previously nonendemic coastal area with a Mediterranean climate.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».