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Enregistrement W1968754882 · doi:10.1017/s0950268807008904

Epidemiological characteristics of reported sporadic and outbreak cases of <i>E. coli</i> O157 in people from Alberta, Canada (2000–2002): methodological challenges of comparing clustered to unclustered data

2007· article· en· W1968754882 sur OpenAlexafffundabout
David L. Pearl, Marie Louie, Linda Chui, Kathryn Doré, Kristine Grimsrud, S.W. Martin, Pascal Michel, Lawrence W. Svenson, Scott A. McEwen

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaProvincial Laboratory of Public HealthAlberta HealthUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWellcome Trust
Mots-clésOutbreakLogistic regressionCovariateStatisticsCluster analysisEpidemiologyTransmission (telecommunications)EconometricsSelection (genetic algorithm)DemographyGeographyVariance (accounting)Regression analysisComputer scienceMedicineMathematicsMachine learningPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using multivariable models, we compared whether there were significant differences between reported outbreak and sporadic cases in terms of their sex, age, and mode and site of disease transmission. We also determined the potential role of administrative, temporal, and spatial factors within these models. We compared a variety of approaches to account for clustering of cases in outbreaks including weighted logistic regression, random effects models, general estimating equations, robust variance estimates, and the random selection of one case from each outbreak. Age and mode of transmission were the only epidemiologically and statistically significant covariates in our final models using the above approaches. Weighing observations in a logistic regression model by the inverse of their outbreak size appeared to be a relatively robust and valid means for modelling these data. Some analytical techniques, designed to account for clustering, had difficulty converging or producing realistic measures of association.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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