Surveillance of Respiratory Pathogens Among Rapid Diagnostic Test-Negative Acute Respiratory Infection Patients in Myanmar in 2023, with a Focus on Rhinovirus and Enterovirus Genotyping
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the distribution and genetic characteristics of respiratory pathogens in outpatients with acute respiratory infections (ARIs) in Yangon, Myanmar, during the 2023 rainy season. Among 267 patients who tested negative for influenza, RSV, and SARS-CoV-2 using rapid diagnostic tests, 84.6% were positive for at least one pathogen according to a multiplex polymerase chain reaction (PCR) assay, the BioFire® FilmArray® Respiratory Panel 2.1. The most common viruses detected were rhinovirus/enterovirus (RV/EV) at 37.8%, respiratory syncytial virus (RSV) at 22.4%, and human metapneumovirus (hMPV) at 10.0%. These pathogens co-circulated mainly from July to September, with RV/EV consistently predominant. Symptom comparison among RV/EV-, RSV-, and hMPV-infected patients showed similar clinical features, though fever was more common in hMPV cases. Among RV/EV-positive patients, 59.3% had single infections, while 40.7% experienced co-infections, especially with RSV and adenovirus. Genotyping identified 28 types from five species, primarily RV-A and RV-C, which were genetically diverse. One EV-D68 case was also found, emphasizing its potential risk. This study underscores the genetic diversity and clinical impact of RV/EV and stresses the importance of ongoing molecular surveillance in Myanmar’s post-COVID-19 context to inform effective public health responses.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».