Approaches to epidemiologic surveillance, diagnosis and prevention of West Nile fever in the Kyiv region
Notice bibliographique
Résumé
West Nile virus was first identified in Uganda in 1937 and remains a significant global threat to public health today. This virus is able to adapt to different ecosystems and spread geographically, especially in temperate climate areas of Europe and North America. Currently, cases of West Nile fever are reported in the United States, southern Canada, Mexico, Central and South America and the Caribbean, as well as in Africa, the Middle East, southern Europe, India and Indonesia, etc. West Nile fever has become more relevant in Ukraine, including in the Kyiv region in the last 10 years. According to data from the State Institution "Public Health Center of the Ministry of Health of Ukraine", 99 cases of West Nile fever were registered in Ukraine in 2024, 43 of them among residents of the Kyiv region. The manifestations of the disease vary in severity from mild and asymptomatic forms to fever clinic symptoms and central nervous system damage. However, there is no specific treatment for West Nile fever. Timely detection of West Nile virus disease cases requires improved laboratory diagnostics, national standards, and the development of an appropriate system of surveillance for West Nile fever at the national level. The authors present in this manuscript the results of the analysis of other countries' experience, the presence of a surveillance system in Ukraine, approaches to the laboratory diagnosis of West Nile fever, vectors control of West Nile virus on the example of the Kyiv region.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».