A Systematic Review of Zoonotic Pathogens and the Risk of Future Pandemics: The Focus Areas, Potential Threats, and Global Readiness
Notice bibliographique
Résumé
Zoological diseases are a real potential danger to populations and are especially dangerous due to the possibility of future epidemics due to cross-species transmission. As a systematic review, this article offers an understanding of zoonotic pathogens with high pandemic potential, vulnerable areas affected by zoonotic spillovers, and worldwide preparedness for future zoonoses. A systematic electronic search in PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library databases yielded 410 articles published from 2000 to 2023; 60 articles were selected for further analysis. Zoonotic diseases with their pathogens that are connected with the disease state and animals include Nipah virus, Leptospira, and coronaviruses. There are four primary transmissions: possible contact with wild animals, live wildlife markets, and contaminated water. Research shows that countries in Southeast Asia, sub-Saharan Africa, and Latin America are most at risk of epidemic spillovers. Although some progress has been made and the global health community is better prepared to cope with pandemics and epidemics, weaknesses remain: for example, surveillance and requisite healthcare systems in low- and middle-income countries. That is why this review underlines the need for global cooperation, improved diagnostics of zoonotic diseases, and more effective application of prevention measures to decrease the probabilities of future pandemic risks.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».