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Enregistrement W4411306022 · doi:10.1101/2025.06.12.25329406

Reconstruction of SARS-CoV-2 transmissibility within households in the UK Virus Watch Study

2025· preprint· en· W4411306022 sur OpenAlexaff
Laura Buggiotti, Arturo Torres Ortiz, Xavier Didelot, Alexei Yavlinsky, Cyril Geismar, Jana Kovar, Charles M. Miller, Luz Marina Martin Bernal, Rachel Williams, Ibrahim Abubakar, Robert W Aldridge, Judith Breuer

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEuropean CommissionWellcome Trust
Mots-clésTransmissibility (structural dynamics)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakVirologySars virusVirusMedicineOutbreakPhysicsInternal medicineDiseaseAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Households provide ideal settings to study SARS-CoV-2 transmission due to close proximity and extended exposure among members. Understanding transmission patterns is crucial for implementing effective control measures. We analysed whole genome sequences from 237 subjects across 162 households within the Virus Watch Prospective Community Cohort Study (372 total participants). We incorporated minority variants as indicators of within-host genomic diversity into phylogenetic models to reconstruct viral relationships more accurately than using consensus sequences alone. In 73/162 households with multiple infections, phylogeny identified eight secondary cases resulting from separate introduction events rather than within-household transmission. For the remaining 65 households, including minority variants resolved transmission chains that were otherwise uncertain. Our approach demonstrates that integrating within-host genetic diversity into phylogenetic models alongside epidemiological data provides a robust method to accurately identify household transmission events, assess infection risk factors, and improve secondary attack rate estimation, essential for understanding viral spread dynamics.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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