Exploring viral respiratory coinfections: Shedding light on pathogen interactions
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory infections pose a significant global health burden, being one of the leading causes of illness and death worldwide [1,2].In 2019, there were an estimated 17.2 billion cases of upper respiratory infections, accounting for over 40% of all illnesses globally [3].The primary viruses responsible for these infections include respiratory syncytial viruses (RSVs), influenza viruses, and human rhinoviruses (hRVs), all of which can cause a range of symptoms that themselves vary from mild to severe [4].Additionally, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), which emerged in 2020, has significantly impacted public health and now cocirculates with other respiratory viruses.Several respiratory viruses can infect the same individual during a respiratory infection, as evidenced by an increased documentation of viral codetection.Multiplex panels, which detect multiple viral pathogens at once, have revealed that respiratory coinfections are more common than previously thought; these are found in 3% to 26% of patients hospitalised for respiratory infection [5,6].Coinfections are particularly prevalent in children, the elderly, and immunocompromised individuals, but the impact on the severity of infection or hospitalisation risk is still debated [7,8].Consequently, comprehensive research into the interactions among various respiratory viruses is crucial for advancing our knowledge and management of these infections.This Pearl will cover our current understanding of the interactions between respiratory viruses at the host cell level.It will also discuss the challenges in this field, such as the limitations of experimental models, the complexities of analysing epidemiological data, and the need for new approaches to understand deeply these complex coinfections.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».