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Enregistrement W4410589835 · doi:10.1128/spectrum.00047-25

Identification of West Nile virus infection by anti-premembrane antibodies in Nicaraguan children prior to 2007–2009

2025· article· en· W4410589835 sur OpenAlexaboutno aff
Wen-Yang Tsai, Alanna C. Tseng, Guanhua Chen, Szu-Chia Hsieh, Ángel Balmaseda, Vivek R. Nerurkar, Eva Harris, Wei‐Kung Wang

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésSerologyVirologyZika virusPlaque reduction neutralization testFlavivirusDengue feverAntibodyWest Nile virusTransmission (telecommunications)Latin AmericansDengue virusEpidemiologyBiologyMedicineVirusImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its introduction to the Western Hemisphere in 1999 in New York City, West Nile virus (WNV) has spread throughout the continental USA and moved into Canada, Mexico, Caribbean, and Central and South Americas. While WNV has caused ~7 million human infections and >59,000 cases in the USA and >6,000 cases in Canada, only few human cases have been reported in Latin America. Due to the cross-reactivity of anti-envelope antibodies, the detection of WNV infection by serology to explore its epidemiology in Latin America, where multiple flaviviruses co-circulate, remains a challenge. Previously, we reported that anti-premembrane (prM) antibodies can distinguish between four flavivirus (WNV, dengue, Zika, and yellow fever viruses) infections. In this study, we examined 73 samples from 40 Zika cases from a pediatric cohort in Nicaragua using Western blot analysis and detected anti-prM antibodies to WNV in three participants in samples collected between 2016 and 2017, suggesting previous WNV infection prior to ZIKV infection. Analysis of available archived samples revealed anti-WNV prM antibodies in the earliest samples (2007-2009), which were further confirmed by plaque reduction neutralization test, suggesting that they were infected by WNV prior to 2007-2009. Our report of WNV infection in three Nicaraguan children, corresponding to a seropositive rate of 7.5%, highlights the transmission of WNV in humans in Central America prior to 2007. Future studies with improved serological tests for WNV surveillance in Latin America are needed to enhance our understanding of the epidemiology and transmission of WNV in the Western Hemisphere. IMPORTANCE: Since its arrival to North America in 1999, West Nile virus (WNV) has caused multiple outbreaks in birds and humans, with thousands of human cases in the USA and Canada, whereas in Latin America, WNV has mainly been detected in birds and horses with few human cases. Due to cross-reactivity of anti-envelope antibodies among different flaviviruses, detection of WNV infection by serology to explore its epidemiology in Latin America remains a challenge. Previously, we reported that anti-premembrane antibodies can discriminate four flavivirus infections using Western blot analysis. Based on anti-WNV premembrane antibodies and confirmation by neutralization test, we report three Nicaraguan children with WNV infection, corresponding to a seropositive rate of 7.5%. Our findings underscore the transmission of WNV in humans in Central America and the application of improved seroepidemiological tools to address the knowledge gaps on the prevalence and distribution of WNV in Latin America and the Western Hemisphere.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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