Active surveillance of cats and dogs from households with human COVID-19 cases reveals over one quarter of pets infected with SARS-CoV-2 in 2020-2021 in Texas, United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Households where people have COVID-19 are high risk environments for companion animals that are susceptible to SARS-CoV-2. We sampled 579 pets from 281 households with one or more laboratory-confirmed person with COVID-19 in central Texas from June 2020 to May 2021. Nineteen out of 396 (4.8%) dogs and 21 out of 157 (13.4%) cats were positive for SARS-CoV-2 by RT-qPCR. Additionally, 95/382 (25%) dogs and 52/146 (36%) cats harbored SARS-CoV-2 neutralizing antibodies. Twenty-six companion animals of ten other species were negative. Overall, 164 (29%) pets were positive for SARS-CoV-2 by molecular and/or serological tests; a total of 110 (39%) out of 281 households had at least one animal with active or past SARS-CoV-2 infection. Cats were more likely to be infected by SARS-CoV-2 and had higher endpoint antibody titers than dogs. Through viral isolation from a subset of respiratory swabs, we documented 6 different lineages in dogs and cats, including the B.1.1 lineage in a cat one month prior to the first known human case in the country. We observed animal and human-pet interaction factors associated with higher risk of infection for dogs and cats, such as days after COVID-19 diagnosis and sharing food. Frequency of clinical signs of disease reported by owners of pets with active infections did not differ from uninfected ones, suggesting that not all reported signs are attributed to SARS-CoV-2 infection. Characterizing animal infections using active SARS-CoV-2 surveillance in pets at risk of infection may aid in One Health pandemic prevention, response, and management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».