Results of morphology analysis
негоспитализированный (2) | Adjective, short, comparative
| Мужской род | Женский род | Средний род | Множественное число | |
| Именительный | негоспитализированный | негоспитализированная | негоспитализированное | негоспитализированные |
| Родительный | негоспитализированного | негоспитализированной | негоспитализированного | негоспитализированных |
| Дательный | негоспитализированному | негоспитализированной | негоспитализированному | негоспитализированным |
| Винительный | негоспитализированного, негоспитализированный | негоспитализированную | негоспитализированное | негоспитализированных, негоспитализированные |
| Творительный | негоспитализированным | негоспитализированной, негоспитализированною |
негоспитализированным | негоспитализированными |
| Предложный | негоспитализированном | негоспитализированной | негоспитализированном | негоспитализированных |
| Краткая форма | негоспитализирован | негоспитализирована | негоспитализировано | негоспитализированы |
| Сравнительная форма | негоспитализированнее, негоспитализированней |
Как пишется?
Формы слов русского языка онлайн
Введите слово:
негоспитализирован не найдено
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Актуальность
Более 250 млн. человек во всем мире переболели COVID-19 и более 5 млн. из них умерли. Несмотря на то, что мы знакомы с SARS-CoV-2 уже два года, эффективные методы его лечения, особенно для амбулаторных пациентов, отсутствуют.
Целью исследования MOVe-OUT было изучение эффективности и безопасности молнупиравира у негоспитализированных пациентов с COVID-19.
Методы
В двойное слепое плацебо контролируемое исследование 3 фазы включались амбулаторные пациенты с COVID-19 и длительностью симптомов менее 5 дней. Все они рандомизировались в две группы: терапии молнупиравиром и плацебо.
Первичной конечной точки был комбинированный показатель госпитализаций и смерти через 20 дней.
Результаты
-
В исследование было включено 1433 пациента (716 рандомизированы в группу молнупиравиру и 717 – в группу плацебо).
-
Частота наступления событий, включенных в первичную конечную точку, составила 7.3% в группе молнупиравира и 14.1% в группе плацебо (разница -6.8; 95% доверительный интервал -11.3 – -2.4; p=0.001). В группе молнупиравира был один смертельный исход, тогда как в группе плацебо – 9.
-
Нежелательные явления регистрировались у 30.4% в группе молнупиравира и у 33% в группе плацебо.
Заключение
Таким образом, применение молнупиравира у амбулаторных пациентов с COVID-19, длительность симптомов болезни у которых не превышает 5 дней, сопровождается снижением риска госпитализаций и смерти.
Источник:
Jayk Bernal A, et al. N Engl J Med. 2021. doi: 10.1056/NEJMoa2116044.
Присоединяйтесь к Reverso, это удобно и бесплатно!
русский
арабский
немецкий
английский
испанский
французский
иврит
итальянский
японский
корейский
голландский
польский
португальский
румынский
русский
шведский
турецкий
украинский
китайский
Показать больше
(греческий, хинди, тайский, чешский…)
чешский
датский
греческий
фарси
хинди
венгерский
словацкий
тайский
Показать меньше
английский
Синонимы
арабский
немецкий
английский
испанский
французский
иврит
итальянский
японский
корейский
голландский
польский
португальский
румынский
русский
шведский
турецкий
украинский
китайский
Показать больше
чешский
датский
греческий
фарси
хинди
венгерский
словацкий
тайский
Показать меньше
На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать грубую лексику.
На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать разговорную лексику.
Перевод «негоспитализированные» на английский
CDC удалил негоспитализированные случаи из ранее зарегистрированных случаев.
CDC has removed* nonhospitalized cases from previously reported cases counts.
Результатов: 1. Точных совпадений: 1. Затраченное время: 63 мс
Как пишется Не с прилагательными – привожу все правила, чтобы вы легко в них разобрались
Иногда слитно, иногда раздельно. Надо знать правила.
11 925
С полными и краткими прилагательными «не» пишется иногда слитно, иногда раздельно. Давайте разбираться.
Слитное написание
Когда можно заменить синонимом, то есть похожим по смыслу словом. Обратите внимание, в этом синониме не должно быть частицы «не».
- Кто-то должен любить некрасивых (И. Бродский). Некрасивых = уродливых, невзрачных, отвратительных. Можно заменить синонимом, поэтому пишем слитно.
- Я тебе говорил о любви неземной (из песни «Фантазер»). Неземная = волшебная, необыкновенная, фантастическая. В крайнем случае можно заменить синонимом в прямом смысле: «небесная». Заменяется, пишем слитно.
Если прилагательное не употребляется без не. То есть нельзя приставку не- просто так взять и отбросить:
- День был ненастный. Нет слова «настный».
- Мой друг – невежественный человек. Нет слова «вежественный».
Раздельное написание
Если есть противопоставление с союзом «а», причем противопоставляется тот же признак, который отрицается. Школьники здесь всегда тупят, смотрите примеры:
- Болото не большое, а очень даже маленькое. Пишем раздельно, потому что есть противопоставление и признак один и тот же: большой – маленький.
- Болото небольшое, а лягушек в нем вон сколько! Правило с противопоставлением здесь не работает, потому что сравниваются два разных признака: ширина болота и количество лягушек в нем. Вспоминаем правило слитного написания и пишем «небольшое», потому что можно заменить синонимом «маленькое».
Обратите внимание
Не пишется раздельно, когда она отрицает признак. В первом случае я хочу сказать, что болото «не большое, а маленькое», то есть отрицаю признак «большое».
Во втором случае никакого отрицания нет. Я приписываю болоту два признака: оно «небольшое» + в нем полно лягушек.
Если есть усилительные слова: вовсе не, ничуть не, отнюдь не:
- Он вовсе не красивый.
- Он отнюдь не порядочный.
Это были правила, которые достаточно знать для школы. Приведу еще несколько более углубленных. Советую вам пробежаться по ним глазами, чтобы лучше усвоить тему.
Вузовские правила на Не с прилагательными
Не пишется раздельно с относительными прилагательными, потому что к ним в принципе нельзя подобрать синоним: «Мой особняк не кирпичный», «Вода не соленая».
Если относительное прилагательное в контексте перешло в качественное, то может быть слитное написание:
- Прием мне оказали несердечный (= враждебный, холодный, в общем, плохо мне там было). Здесь прилагательное перешло из относительного в качественное.
- Это был не сердечный недуг (болело не сердце, а что-то еще). Относительное прилагательное.
«Не» может писаться отдельно, когда на ней интонационное ударение. Прочитайте диалог:
– Апельсины, бананы, хурма, яблочки – все такое вкусное!
– Хурма-то как раз не вкусная.
Почувствуйте вот это ударение: «Хурма НЕ (пауза) вкусная» – человек делает акцент на «не», чтобы выделить хурму из общего перечня и сказать, что она не вкусная (вяжет и есть ее невозможно).
Есть слова, которые усиливают утверждение, помогают что-то утверждать. После них прилагательное с Не пишется слитно. Примеры:
- Вы крайне/очень невежественный человек.
- Дети у нас необычайно неприспособленные.
- Ваше чтение чрезвычайно невыразительное.
Почувствуйте разницу: «Этот текст отнюдь не маленький» – слово «отнюдь» отрицает слово «маленький». А слова «необычайно», «чрезвычайно» ничего не отрицают: «чрезвычайно невежливый ответ» – да, очень невежливый.
Если вам эти тонкости значения кажутся сложными, не лезьте сюда. Выучите правила на слитное и раздельное написание, которое я дал выше, в 90 % случаев вам их будет достаточно.
( 7 оценок, среднее 4.71 из 5 )
Оцените статью
ЕЖЕНЕДЕЛЬНАЯ РАССЫЛКА
Получайте самые интересные статьи по почте и подписывайтесь на наши социальные сети
ПОДПИСАТЬСЯ
Ваш браузер устарел рекомендуем обновить его до последней версии
или использовать другой более современный.
Недавно в журнале Elsevier были опубликованы результаты систематического обзора и метаанализа — в нем ученые изучали вероятность развития гиперкоагуляции у пациентов с COVID-19 легкой/ средней степенью тяжести, которые не получали помощь в условиях стационара. К этой же группе пациентов также относили тех, кто поступил в приемное отделение, но не был госпитализирован.
В метаанализ были включены 10 клинических (когортных и случай- контроль) исследований, в которых проводилась оценка вероятности следующих тромбоэмболических событий на фоне новой коронавирусной инфекции:
- Венозная тромбоэмболия:
- тромбоз глубоких вен (ТГВ);
- тромбоэмболия легочной артерии (ТЭЛА);
- Инфаркт миокарда (ИМ);
- Ишемический инсульт (ИИ).
Для сравнения риска развития тромбоэмболического осложнения в каждом испытании были включены здоровые пациенты без COVID-19 (группа контроля). Общее количество участников составило 6.864.837 человек в возрасте 40-70 лет.
ИТОГИ:
В сравнении с группой контроля у негоспитализированных пациентов с COVID-19 вероятность развития тромбоэмболических событий была кратно выше:
- Тромбоз глубоких вен:
Отношение шансов развития ТГВ в первую неделю заболевания составило
(OR 3.77; 95% ДИ 1.36–10.46), а вторую и третью (OR 2.75; 95% ДИ 1.18–6.40).
- Ишемический инсульт:
Отношение шансов развития ИИ в первую неделю заболевания составило (OR 4.22; 95% ДИ 2.50–7.12). На второй и третьей неделе COVID-19 вероятность появления инсульта была сопоставима с группой контроля.
- Тромбоэмболия легочной артерии:
Отношение шансов развития ТЭЛА в первую неделю болезни составило й(OR 3.92; 95% ДИ 1.83–8.40), а вторую и третью (OR 3.54; 95% ДИ 2.03–6.16).
- Инфаркт миокарда:
Отношение шансов развития ИМ в первую неделю болезни составило (OR 5.16; 95% ДИ 3.04–8.73). На второй и третьей неделе COVID-19 вероятность появления инсульта была сопоставима с группой контроля.
Авторы делают вывод, что новая коронавирусная инфекция связана с высоким риском развития тромбоэмболических событий даже у негоспитализированных в стационар пациентов. Особую опасность представляют венозные тромбоэмболии, так как их появление наиболее вероятно даже на 2-3 неделе заболевания. Ученые намерены продолжить исследования и создать на их базе рекомендации по профилактической антикоагуляционной терапии для пациентов, получающих помощь при COVID-19 вне стационара.
Ссылка на оригинал “Risk of thromboembolic events in non-hospitalized COVID-19 patients: A systematic review”.
Symptom Profiles and Progression in Hospitalized and Nonhospitalized Patients With Coronavirus Disease, Colorado, USA, 2020
Methods
Sample
Hospitalized and nonhospitalized patients were identified from laboratory-confirmed COVID-19 cases reported to the Colorado Electronic Disease Reporting System (CEDRS) as of April 5, 2020. Based on data available in CEDRS, patients were considered eligible if they had known hospitalization status; had self-reported illness onset during March 9–31, 2020; and resided in 1 of the 9 counties (Adams, Arapahoe, Boulder, Denver, Douglas, El Paso, Jefferson, Larimer, and Weld) that account for ≈80% of Colorado’s population. March 9 was selected because it was the date on which testing for SARS-CoV-2 became more widely available in Colorado and was no longer restricted to suspected cases requiring hospitalization or having an epidemiologic link to a confirmed case, though travel to an area with ongoing community transmission was required for testing early in this period. To obtain interviews from at least 300 patients (200 nonhospitalized and 100 hospitalized), we used stratified, simple random sampling to select 600 patients (using a 2:1 ratio) from 1,738 COVID-19 cases meeting inclusion criteria.
Data Collection
At least 3 attempts were made to contact each selected patient on at least 2 separate days, at different times of the day, during April 10–30, 2020. For contacted patients who consented, a trained public health official administered a standardized questionnaire by telephone to obtain demographic information, verify hospitalization status and date of illness onset, and determine whether the patient had experienced any of 30 symptoms during their illness. For patients whose hospitalization status differed between CEDRS data and interview, we confirmed status using electronic medical records. For all deceased patients, minors, and persons unable to be interviewed (e.g., those with dementia), a proxy (i.e., relative or caregiver) was interviewed. Patients were asked what their first and subsequent symptoms were, and for each reported symptom, when it occurred relative to onset of illness and how long it lasted. No follow-up contact was made once the questionnaire was completed.
Statistical Analysis
Data were entered into a Research Electronic Data Capture database.[13,14] Frequencies and percentages were calculated and stratified by hospitalization status. We calculated odds ratios (ORs), 95% CIs, and p values to identify COVID-19 symptoms associated with hospitalization. Multivariable logistic regression was conducted to construct a model examining association of all symptoms with hospitalization status, while adjusting for demographic variables associated with hospitalization for COVID-19 (i.e., male sex, age ≥65 years, and Hispanic ethnicity) (Appendix Table, https://wwwnc.cdc.gov/EID/article/27/2/20-3729-App1.pdf). A reduced multivariable model was constructed by using purposeful selection to identify a subset of symptoms from the full model that had statistically significant association.[15] In multivariable models, anosmia and ageusia were combined because of a high degree of collinearity; no other significant collinearity was identified.
Median and interquartile ranges (IQRs) were calculated for duration and timing of individual symptoms in relation to overall onset of illness. To account for patients who died and the large proportion of patients who were still symptomatic at the time of interview, we used survival analysis to calculate estimated median illness duration compared by hospitalization status. For participants still experiencing symptoms at interview, individual symptom duration was truncated to the date of interview because a low proportion (<10%) of patients reported individual symptoms still occurring at that time. Symptoms were categorized by organ system based on codes from the International Classification of Diseases, 10th Revision, Clinical Modification. Statistical analyses were conducted by using SAS 9.4 (SAS Institute, https://www.sas.com) and R version 3.6.3 software (https://r-project.org).[16] Significance was defined as α = 0.05, and all testing was 2-sided.
Ethics Considerations
This investigation received a nonresearch determination as a public health response from human subjects advisors at the Centers for Disease Control and Prevention. The investigation was considered a public health response to a notifiable disease by the Colorado Department of Public Health and Environment.
Emerging Infectious Diseases. 2021;27(2):385-395. © 2021 Centers for Disease Control and Prevention (CDC)
- Abstract and Introduction
- Methods
- Results
- Discussion
- References
| Characteristic | No. (%) | |
|---|---|---|
| Hospitalized, n = 128 | Nonhospitalized, n = 236 | |
| Sex | ||
| M | 79 (62) | 108 (46) |
| F | 49 (38) | 127 (54) |
| Other | 0 (0) | 1 (<1) |
| Age group, y | ||
| ≤18 | 3 (2) | 1 (<1) |
| 19–44 | 23 (18) | 118 (50) |
| 45–64 | 50 (39) | 84 (36) |
| ≥65 | 52 (41) | 33 (14) |
| Race* | ||
| White | 95 (74) | 193 (82) |
| Black | 13 (10) | 12 (5) |
| Asian | 9 (7) | 9 (4) |
| Pacific Islander | 1 (1) | 3 (1) |
| American Indian | 2 (2) | 2 (1) |
| Other | 9 (7) | 18 (8) |
| Unknown | 4 (3) | 4 (2) |
| Ethnicity | ||
| Non-Hispanic or Latino | 86 (67) | 163 (69) |
| Hispanic or Latino | 29 (23) | 46 (19) |
| Unknown | 13 (10) | 27 (11) |
| Health insurance status and type | ||
| Insured* | 118 (92) | 227 (96) |
| Private | 64 (50) | 184 (78) |
| Medicare | 41 (32) | 21 (9) |
| Medicaid | 22 (17) | 13 (6) |
| Military or Tricare | 5 (4) | 11 (5) |
| Not specified | 1 (1) | 2 (1) |
| Not insured | 8 (6) | 6 (3) |
| Unknown | 2 (2) | 3 (1) |
| Interview type | ||
| Patient interview | 96 (75) | 226 (96) |
| Proxy interview | 32 (25) | 10 (4) |
| Outcome | ||
| Survived | 113 (88) | 233 (99) |
| Died | 15 (12) | 3 (1) |
*Options were not mutually exclusive.
| Symptoms | Hospitalized, n = 128 | Nonhospitalized, n = 236 | Crude OR (95% CI) | p value | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| No. (%) | Median symptom duration (IQR) | No. (%) | Median symptom duration (IQR) | |||
| Symptom groups | ||||||
| Any general symptom† | 122 (95) | NC | 234 (99) | NC | NC | NC |
| Any LRI symptom‡ | 116 (91) | NC | 213 (90) | NC | NC | NC |
| Any cognitive or perception symptom§ | 87 (68) | NC | 165 (70) | NC | NC | NC |
| Any URI symptom¶ | 60 (47) | NC | 158 (67) | NC | NC | NC |
| Any GI symptom# | 74 (58) | NC | 136 (58) | NC | NC | NC |
| Individual symptoms | ||||||
| Fever** | 108 (84) | ** | 196 (83) | ** | 1.10 (0.61–2.01) | 0.74 |
| Fatigue | 106 (83) | 14 (9–27) | 213 (90) | 12 (7–15) | 0.52 (0.28–0.98) | 0.04 |
| Any cough†† | 93 (73) | NC | 196 (83) | NC | NC | NC |
| Dry cough | 79 (62) | 10 (7–22) | 175 (74) | 10 (5–18) | 0.56 (0.35–0.89) | 0.01 |
| Chills | 84 (66) | 7 (3–10) | 169 (72) | 3 (2–7) | 0.76 (0.48–1.20) | 0.24 |
| Myalgia | 72 (56) | 11 (7–15) | 175 (74) | 5 (3–9) | 0.45 (0.28–0.71) | <0.01 |
| Anorexia | 89 (70) | 12 (7–17) | 150 (64) | 7 (4–11) | 1.31 (0.83–2.09) | 0.25 |
| Dyspnea | 92 (72) | 10 (5–19) | 144 (61) | 10 (6–14) | 1.63 (1.03–2.62) | 0.04 |
| Headache | 66 (52) | 8 (4–14) | 166 (70) | 7 (3–14) | 0.45 (0.29–0.70) | <0.01 |
| Ageusia | 63 (49) | 14 (8–21) | 149 (63) | 10 (7–20) | 0.57 (0.37–0.87) | 0.01 |
| Sweats | 70 (55) | 7 (3–10) | 134 (57) | 3 (2–7) | 0.92 (0.60–1.42) | 0.70 |
| Anosmia | 45 (35) | 14 (7–24) | 131 (56) | 10 (7–21) | 0.43 (0.28–0.67) | <0.01 |
| Diarrhea | 60 (47) | 7 (3–13) | 104 (44) | 3 (2–6) | 1.12 (0.73–1.73) | 0.61 |
| Arthralgia | 45 (35) | 13 (7–17) | 100 (42) | 5 (4–10) | 0.74 (0.47–1.15) | 0.18 |
| Dehydration | 54 (42) | 10 (4–14) | 76 (32) | 5 (3–10) | 1.54 (0.98–2.40) | 0.06 |
| Chest pain | 42 (33) | 10 (5–16) | 85 (36) | 7 (4–14) | 0.87 (0.55–1.36) | 0.54 |
| Rhinorrhea | 31 (24) | 7 (3–12) | 97 (41) | 7 (4–14) | 0.46 (0.28–0.73) | <0.01 |
| Sore throat | 28 (22) | 8 (4–15) | 91 (39) | 4 (2–7) | 0.45 (0.27–0.72) | <0.01 |
| Nasal congestion | 28 (22) | 7 (3–14) | 86 (36) | 7 (5–14) | 0.49 (0.29–0.79) | <0.01 |
| Nausea | 41 (32) | 7 (3–12) | 69 (29) | 4 (2–7) | 1.14 (0.71–1.81) | 0.58 |
| Wheezing | 44 (34) | 12 (5–16) | 54 (23) | 9 (6–14) | 1.77 (1.10–2.84) | 0.02 |
| Productive cough | 37 (29) | 10 (7–28) | 58 (25) | 10 (5–16) | 1.25 (0.77–2.02) | 0.37 |
| Altered mental status | 39 (30) | 7 (3–16) | 39 (17) | 6 (3–12) | 2.21 (1.33–3.69) | <0.01 |
| Abdominal pain | 18 (14) | 9 (7–20) | 49 (21) | 3 (2–5) | 0.62 (0.34–1.11) | 0.12 |
| Conjunctivitis | 16 (13) | 7 (3–12) | 36 (15) | 5 (3–10) | 0.79 (0.41–1.47) | 0.47 |
| Vomiting | 24 (19) | 4 (2–6) | 24 (10) | 2 (1–4) | 2.04 (1.10–3.77) | 0.02 |
| Lymphadenopathy | 7 (5) | 7 (6–13) | 37 (16) | 6 (3–10) | 0.31 (0.12–0.68) | <0.01 |
| Rash | 9 (7) | 4 (2–7) | 24 (10) | 5 (3–10) | 0.67 (0.29–1.44) | 0.32 |
| Hemoptysis | 8 (6) | 7 (4–9) | 7 (3) | 3 (3–9) | 2.18 (0.77–6.36) | 0.14 |
| Seizures | 3 (2) | 7 (4–10) | 0 | NC | NC | NC |
*GI, gastrointestinal; IQR, interquartile range; LRI, lower respiratory tract infection; NC, not calculated; OR, odds ratio; URI, upper respiratory tract infection.
†General symptoms included fever, chills, sweats, myalgia, headache, fatigue, arthralgia, dehydration, anorexia, and lymphadenopathy.
‡LRI symptoms included cough (dry and productive), dyspnea, wheezing, hemoptysis, and chest pain.
§Cognition and perception symptoms included anosmia, ageusia, and altered mental status.
¶URI symptoms included nasal congestion, rhinorrhea, and sore throat.
#GI symptoms included nausea, vomiting, diarrhea, and abdominal pain.
**Fever was collected individually as subjective or measured. Values were combined given potential bias because hospitalized patients were more likely to have their temperature measured compared with nonhospitalized patients, who more commonly reported subjective fever only. The median duration of both subjective and measured fevers in nonhospitalized patients was 4 d (IQR 2–7 d). In hospitalized patients, the median duration of measured fever was 7 d [IQR 3–11 d] and subjective fever was 8 d (IQR 4–13 d).
††Any cough is a combination of dry cough, productive cough, and hemoptysis, which are also reported individually.
| Symptom | No. (%) | |
|---|---|---|
| Hospitalized, n = 128 | Nonhospitalized, n = 236 | |
| Cough | 32 (25) | 49 (21) |
| Fever | 32 (25) | 47 (20) |
| Fatigue | 17 (13) | 44 (19) |
| Headache | 14 (11) | 45 (19) |
| Myalgia | 14 (11) | 38 (16) |
| Sore throat† | 5 (4) | 30 (13) |
| Chills | 11 (9) | 19 (8) |
| Nasal congestion | 2 (2) | 12 (5) |
| Dyspnea | 8 (6) | 6 (3) |
| Ageusia | 1 (1) | 7 (3) |
| Diarrhea | 2 (2) | 6 (3) |
| Anosmia | 1 (1) | 6 (3) |
| Rhinorrhea | 2 (2) | 5 (2) |
| Chest pain | 1 (1) | 5 (2) |
| Abdominal pain | 3 (2) | 2 (1) |
| Altered mental status | 4 (3) | 1 (<1) |
| Sweats | 2 (2) | 2 (1) |
| Wheezing | 1 (1) | 2 (1) |
| Vomiting | 2 (2) | 1 (<1) |
| Dehydration | 1 (1) | 1 (<1) |
| Anorexia | 1 (1) | 1 (<1) |
| Nausea | 0 | 1 (<1) |
| Seizures | 1 (1) | 0 |
| Conjunctivitis | 0 | 0 |
| Rash | 0 | 0 |
| Lymphadenopathy | 0 | 0 |
*Reported symptoms are not mutually exclusive.
†Indicates statistical significance with nonhospitalization.
Authors and Disclosures
Grace M. Vahey1, Kristen E. Marshall1, Emily McDonald, Stacey W. Martin, Jacqueline E. Tate, Claire M. Midgley, Marie E. Killerby, Breanna Kawasaki, Rachel K. Herlihy, Nisha B. Alden and J. Erin Staples, on behalf of the Colorado Investigation Team2
Centers for Disease Control and Prevention, Fort Collins, Colorado, USA (G.M. Vahey, E. McDonald, S.W. Martin, J.E. Staples); Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, Georgia, USA (K.E. Marshall, J.E. Tate, C.M. Midgley, M.E. Killerby); Colorado Department of Public Health and Environment, Denver, Colorado, USA (K.E. Marshall, B. Kawasaki, R.K. Herlihy, N.B. Alden)
Address for correspondence
Grace M. Vahey, Centers for Disease Control and Prevention, 3156 Rampart Rd, Fort Collins, CO 80521, USA; email: gvahey@cdc.gov
1These authors contributed equally to this article.
2Members of the team are listed at the end of this article.
About the Author
Dr. Vahey is an Epidemic Intelligence Service officer in the Division of Vector-Borne Diseases, National Center for Emerging and Zoonotic Infectious Diseases, Centers for Disease Control and Prevention, Fort Collins, Colorado. Her research interests include infectious disease epidemiology and One Health. Dr. Marshall is an Epidemic Intelligence Service officer in the Communicable Diseases Branch at the Colorado Department of Public Health and Environment in Denver. Her research interests include network science and infectious disease epidemiology.