Viral Interference and Coinfections: A Perspective From Hospital Surveillance of Respiratory Viruses
Notice bibliographique
Résumé
Viral interference may influence pathogen transmission at the population level, potentially affecting seasonal epidemics of respiratory infections. A frequently employed association measure purported to reflect interference effects is the prevalence ratio, the proportion of individuals coinfected with two viruses divided by the product of the proportions of individuals infected by each virus separately. However, the prevalence ratio neglects three important factors relevant to coinfection detection in epidemiological surveillance programs: undetected mono-infections, duration of viral excretion or detectability and circulation patterns of both viruses. We propose a generalization of the prevalence ratio that accounts for these factors to better assess the presence or absence of viral interactions in epidemiological surveillance data. We applied this association measure to influenza-respiratory syncytial virus (RSV) coinfection data from a hospital-based surveillance program of respiratory infections in the province of Québec, Canada, from 2012-2013 to 2018-2019 (HospiVir program). Our analysis suggests that influenza-RSV interference may be important in children but less in adults. However, our results are sensitive to population-level seasonal attack rates; coinfection data could be compatible with interference in adults if assumed attack rates increased from 3% to 5% to over 10%.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».