Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the epidemiological characteristics of Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) human cases since the first reported case in 2012. METHODS: This is a retrospective descriptive epidemiological analysis of all laboratory-confirmed MERS-CoV human cases reported to the World Health Organization (WHO) from 2012 to May 2025. Cumulative cases globally, along with their demographics, comorbidities, epidemiological exposure, symptoms, hospital admissions, and mortality, were included. Descriptive analysis was used for the data. RESULTS: Between March 2012 and May 2025, a total of 2,626 laboratory-confirmed MERS-CoV human cases were reported to the WHO, with 947 (36.1%) resulting in deaths. The majority of cases occurred in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA), with 2,217 (84.4%) human cases and 866 (39.1%) deaths. Twenty-six other countries reported human cases, with the highest number occurring in South Korea, which reported 186 cases (7.1%). The highest number of cases occurred in 2014, with 662 (29.9%) cases, followed by 2015, with 453 (20.4%) cases. Almost half of the cases in KSA (44.7%) were secondary infections, and most (83%) required hospital admission, with 39.7% requiring admission to intensive care unit. The most common comorbidities were diabetes mellitus, chronic heart disease, and chronic renal failure. Between 2020 and the end of May 2025, 113 new human cases of MERS-CoV infection (4.3%) were reported, with the majority occurring in KSA. In 2025 alone, 10 new cases were reported, with two deaths. Secondary transmission occurred in 60% of these cases. Seven of the 10 cases were reported in April 2025 alone. CONCLUSION: Between 2012 and May 2025, the majority of MERS-CoV infections occurred in the Kingdom of Saudi Arabia and had a high mortality, reaching 40%. Although most cases were reported between 2014 and 2015, new human cases are still ongoing and are increasing in 2025. Continued epidemiological investigation and surveillance are needed.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».