Avian Influenza: Lessons from Past Outbreaks and an Inventory of Data Sources, Mathematical and AI Models, and Early Warning Systems for Forecasting and Hotspot Detection to Tackle Ongoing Outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: The ongoing avian influenza (H5N1) outbreak, one of the most widespread and persistent in recent history, has significantly impacted public health and the poultry and dairy cattle industries. This review covers lessons from past outbreaks, risk factors for transmission, molecular epidemiology, clinical features, surveillance strategies, and socioeconomic impacts. Since 1997, H5N1 has infected over 900 individuals globally, with a fatality rate exceeding 50%. Key factors influencing infection rates include demographic, socioeconomic, environmental, and ecological variables. The virus's potential for sustained human-to-human transmission remains a concern. The current outbreak, marked by new viral clades, has complicated containment efforts. METHODS: This review discusses how to integrate technological advances, such as mathematical modeling and artificial intelligence (AI), to improve forecasting, hotspot detection, and early warning systems. RESULTS: We provide inventories of data sources, covering both conventional and unconventional data streams, as well as those of mathematical and AI models, which can be vital for comprehensive surveillance and outbreak responses. CONCLUSION: In conclusion, integrating AI, mathematical models, and technological innovations into a One-Health approach is essential for improving surveillance, forecasting, and response strategies to mitigate the impacts of the ongoing avian influenza outbreak. Strengthening international collaboration and biosecurity measures will be pivotal in controlling future outbreaks and protecting both human and animal populations from this evolving global threat.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».