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Enregistrement W7006844164

Xenotropic Murine Leukemia Virus-Related Virus as a Case Study: Using a Precautionary Risk Management Approach for Emerging Blood-Borne Pathogens in Canada

2012· other· en· W7006844164 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOAPEN (The OAPEN Foundation) · 2012
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEducational Reforms and Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGammaretrovirusChronic fatigue syndromeDiseasePopulationEpidemiologyLeukemiaVirus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In October 2009 it was reported that 68 of 101 patients with chronic fatigue syndrome (CFS) in the United States, when tested, were infected with a novel gamma retrovirus, xenotropic
\n
\nmurine leukemia virus-related virus (XMRV) (Lombardi et al., 2009). XMRV is a recently
\n
\ndiscovered human gammaretrovirus first described in prostate cancers that shares
\n
\nsignificant homology with murine leukemia virus (MLV) (Ursiman et al., 2006). It is known
\n
\nthat XMRV can cause leukemias and sarcomas in several rodent, feline, and primate species
\n
\nbut has not been shown to cause disease in humans. XMRV was detectable in the peripheral
\n
\nblood mononuclear cells (PBMCs) and plasma of individuals diagnosed with CFS
\n
\n(Lombardi et al., 2009). After this report was published there was a great deal of uncertainty
\n
\nsurrounding this emergent virus and its involvement in the etiology of CFS. The uncertainty
\n
\nwas, in part, due to CFS being a complex, poorly understood multi-system disorder with
\n
\ndifferent disease criteria used for its diagnosis. CFS, also known as Myalgic
\n
\nEncephalomyelitis (ME), is a debilitating disease of unknown origin that is estimated to
\n
\naffect 17 million people worldwide. The initial report connecting XMRV to prostate cancers
\n
\nand CFS garnered significant media and scientific interest since it provided a potential
\n
\n
\n
\nSusie ElSaadany2**, Tamer Oraby1
\n
\n*
\n
\nDaniel Krewski1, 4 and Peter R. Ganz5
\n
\n1McLaughlin Centre for Population Health Risk Assessment, Institute of Population Health, University of
\n
\nOttawa, Ontario, Canada
\n
\n2Blood Safety Surveillance and Health Care Acquired Infections Division, Centre for Communicable Diseases and
\n
\nInfection Control, Public Health Agency of Canada, Ottawa, Ontario, Canada
\n
\n3Aspinall and Associates, Cleveland House, High Street, and Earth Sciences, Bristol University, Bristol, United
\n
\nKingdom
\n
\n4Department of Epidemiology and Community Medicine, Faculty of Medicine, University of Ottawa, Ottawa,
\n
\nOntario, Canada
\n
\n5Health Canada, Director’s Office, Ottawa, Ontario, Canada
\n
\n** Corresponding Author
\n
\n, Marian Laderoute2
\n
\n, Jun Wu2
\n
\n, Willy Aspinall3
\n
\n,
\n
\nwww.intechopen.com
\n
\n32 The Continuum of Health Risk Assessments
\n
\nexplanation for the disease but also an avenue for possible therapeutic treatments since
\n
\nXMRV is known to be susceptible to some anti-retroviral drugs (Cohen, 2011).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1300,012

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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