The US National Tuberculosis Surveillance System: A Descriptive Assessment of the Completeness and Consistency of Data Reported from 2008 to 2012
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2009, the Tuberculosis (TB) Information Management System transitioned into the National TB Surveillance System to allow use of 4 different types of electronic reporting schemes: state-built, commercial, and 2 schemes developed by the Centers for Disease Control and Prevention. Simultaneously, the reporting form was revised to include additional data fields. OBJECTIVE: Describe data completeness for the years 2008-2012 and determine the impact of surveillance changes. METHODS: Data were categorized into subgroups and assessed for completeness (eg, the percentage of patients dead at diagnosis who had a date of death reported) and consistency (eg, the percentage of patients alive at diagnosis who erroneously had a date of death reported). Reporting jurisdictions were grouped to examine differences by reporting scheme. RESULTS: Each year less than 1% of reported cases had missing information for country of origin, race, or ethnicity. Patients reported as dead at diagnosis had death date (a new data field) missing for 3.6% in 2009 and 4.4% in 2012. From 2010 to 2012, 313 cases (1%) reported as alive at diagnosis had a death date and all of these were reported through state-built or commercial systems. The completeness of reporting for guardian country of birth for pediatric patients (a new data field) ranged from 84% in 2009 to 88.2% in 2011. CONCLUSIONS: Despite major changes, completeness has remained high for most data elements in TB surveillance. However, some data fields introduced in 2009 remain incomplete; continued training is needed to improve national TB surveillance data.
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 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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».