Inferring enterovirus D68 transmission dynamics from the genomic data of two 2022 North American outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Enterovirus D68 (EV-D68) has emerged as a significant cause of acute respiratory illness in children globally, notably following its extensive outbreak in North America in 2014. A recent outbreak of EV-D68 was observed in Ontario, Canada, from August to October 2022. Our phylogenetic analysis revealed a notable genetic similarity between the Ontario outbreak and a concurrent outbreak in Maryland, USA. Utilizing Bayesian phylodynamic modeling on whole genome sequences (WGS) from both outbreaks, we determined the median peak time-varying reproduction number (Rt) to be 2.70, 95% HPD (1.76, 4.08) in Ontario and 2.10, 95% HPD (1.41, 3.17) in Maryland. The Rt trends in Ontario closely matched those derived via EpiEstim using reported case numbers. Our study also provides new insights into the median infection duration of EV-D68, estimated at 7.94 days, 95% HPD (4.55, 12.8) in Ontario and 10.8 days, 95% HPD (5.85, 18.6) in Maryland, addressing the gap in the existing literature surrounding EV-D68’s infection period. We observed that the estimated Time since the Most Recent Common Ancestor (TMRCA) and the epidemic’s origin coincided with the easing of COVID-19 related social contact restrictions in both areas. This suggests that the relaxation of non-pharmaceutical interventions, initially implemented to control COVID-19, may have inadvertently facilitated the spread of EV-D68. These findings underscore the effectiveness of phylodynamic methods in public health, demonstrating their broad application from local to global scales and underscoring the critical role of pathogen genomic data in enhancing public health surveillance and outbreak characterization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».