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Enregistrement W4411367004 · doi:10.3390/v17060860

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

2025· article· en· W4411367004 sur OpenAlexfundno aff
Yuyang Sun, Tsutomu Tamura, Yadanar Kyaw, Swe Setk, Moe Myat Aye, Htay Htay Tin, Su Mon Kyaw Win, Jiaming Li, Tri Bayu Purnama, Irina Chon, Keita Wagatsuma, Hisami Watanabe, Reiko Saito

Notice bibliographique

RevueViruses · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésRhinovirusRespiratory systemEnterovirusGenotypingMedicineVirologyImmunologyInternal medicineBiologyGenotypeVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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