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Enregistrement W1951204070 · doi:10.1186/s12887-015-0407-7

Alberta Provincial Pediatric EnTeric Infection TEam (APPETITE): epidemiology, emerging organisms, and economics

2015· article· en· W1951204070 sur OpenAlexafffundabout
Stephen B. Freedman, Bonita E. Lee, Marie Louie, Samina Ali, A. Chuck, Linda Chui, Gillian Currie, James A. Dickinson, Steven J. Drews, Mohamed Eltorki, Tim Graham, Xi Jiang, David W. Johnson, James D. Kellner, Martin Lavoie, Judy MacDonald, Shannon E. MacDonald, Lawrence W. Svenson, James Talbot, Phillip I. Tarr, Raymond Tellier, Otto G. Vanderkooi

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesAlberta HealthInstitute of Health EconomicsWomen and Children’s Health Research InstituteProvincial Laboratory of Public HealthAlberta Health ServicesStollery Children's HospitalAlberta Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Children's Hospital Research InstituteCalgary Laboratory ServicesAlberta Children's Hospital FoundationAlberta Innovates - Health SolutionsChildren's Hospital FoundationAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésMedicineDelphi methodEpidemiologyFamily medicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Each year in Canada there are 5 million episodes of acute gastroenteritis (AGE) with up to 70% attributed to an unidentified pathogen. Moreover, 90% of individuals with AGE do not seek care when ill, thus, burden of disease estimates are limited by under-diagnosing and under-reporting. Further, little is known about the pathogens causing AGE as the majority of episodes are attributed to an "unidentified" etiology. Our team has two main objectives: 1) to improve health through enhanced enteric pathogen identification; 2) to develop economic models incorporating pathogen burden and societal preferences to inform enteric vaccine decision making. METHODS/DESIGN: This project involves multiple stages: 1) Molecular microbiology experts will participate in a modified Delphi process designed to define criteria to aid in interpreting positive molecular enteric pathogen test results. 2) Clinical data and specimens will be collected from children aged 0-18 years, with vomiting and/or diarrhea who seek medical care in emergency departments, primary care clinics and from those who contact a provincial medical advice line but who do not seek care. Samples to be collected will include stool, rectal swabs (N = 2), and an oral swab. Specimens will be tested employing 1) stool culture; 2) in-house multiplex (N = 5) viral polymerase chain reaction (PCR) panel; and 3) multi-target (N = 15) PCR commercially available array. All participants will have follow-up data collected 14 days later to enable calculation of a Modified Vesikari Scale score and a Burden of Disease Index. Specimens will also be collected from asymptomatic children during their well child vaccination visits to a provincial public health clinic. Following the completion of the initial phases, discrete choice experiments will be conducted to enable a better understanding of societal preferences for diagnostic testing and vaccine policy. All of the results obtained will be integrated into economic models. DISCUSSION: This study is collecting novel samples (e.g., oral swabs) from previously untested groups of children (e.g., those not seeking medical care) which are then undergoing extensive molecular testing to shed a new perspective on the epidemiology of AGE. The knowledge gained will provide the broadest understanding of the epidemiology of vomiting and diarrhea of children to date.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,268 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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