Predicting Influenza Infections during Epidemics with Use of a Clinical Case Definition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Combined pharyngeal and nasal swab specimens were collected from 100 subjects who presented with a flu-like illness (fever >37.8 degrees C plus 2 of 4 symptoms: cough, myalgia, sore throat, and headache) of <72 hours' duration at 3 different clinics in the province of Quebec, Canada, during the 1998-1999 flu season. The rate of laboratory-confirmed influenza infection was 72% according to cell culture findings and 79% according to the results of multiplex reverse-transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) analysis (85%, influenza AH3; 15%, influenza B). All subjects for whom these results were discordant (negative culture and positive PCR) presented with a temperature > or =38.2 degrees C as well as 3 or 4 of the symptoms in the clinical case definition. Stepwise logistic regression showed that cough (odds ratio [OR], 6.7; 95% confidence interval [CI], 1.4-34.1; P=.02) and fever (OR, 3.1; 95% CI, 1.4-8.0; P=.01) were the only factors significantly associated with a positive PCR test for influenza. The positive predictive value, negative predictive value, sensitivity, and the specificity of a case definition including fever (temperature of >38 degrees C) and cough for the diagnosis of influenza infection during this flu season were 86.8%, 39.3%, 77.6%, and 55.0%, respectively.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle