Distribución geográfica de las variantes de SARS COV -2 y vacunación en América del Sur: una revisión bibliográfica
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION. SARS CoV 2 is a single-stranded betacoronavirus RNA virus with more than \n238 million cases, around 5 million deaths and an increase in infections daily to date \nOBJECTIVES. To analyze the main variants of Sars CoV 2, its geographical distribution and \nvaccination rates in South America. MATERIALS AND METHODS. Bibliographic review, \nscientific publications in the best medical journals and portals like Pubmed, Springer, Nature, Read \nby Qx Med, British Medical Journal of medicine, Jama, New England Journal of medicine and \nScielo. RESULTS. In South America, until the second quarter of 2020 we had the circulation of \nthe wild variant, since then the appearance of variants has been modifying both the clinical and \nepidemiological evolution of the pandemic, with the current predominance of omicron and a \nvaccination average in Latin America of 78% with the highest rate in Chile and our country in \nfourth place. DISCUSSION: The evolution of the pandemic from high contagiousness and \nvirulence, to the present day, raises the possibility of theories, such as that of Theobald Smith's or \nLevine's, in which it was stated that with each mutation there is a tendency to virulence and \nseasonality. CONCLUSION: Variants up to the revision in this article were B.1.1.7 (alpha) in the \nUK, B.1.3.51(beta) Brazil, B.1.617.2 (Delta) India, and B.1.1.529. (Omicron) in Bottswana, all \nwith cases registered in Latin America, and with a temporal evolution that went from the \npredominance of the wild virus through delta to omicron, which is dominant globally, not only in \nLatin America. Vaccination in South America presented 78% of its population with a complete \nschedule.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».