Airport Quarantine Inspection, Follow-Up Observation, and the Prevention of Pandemic Influenza
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: After a report of H1N1 novel influenza in Mexico and North America, Japan conducted onboard quarantine inspections from late April 2009. The detection rate in border quarantine inspection is low due to incubation period and thus inspection is considered to be ineffective in blocking the entry of influenza. However, little is known about the concomitant effects of such inspection, such as increased traceability, upon secondary transmission. METHODS: Epidemiological data were collected from the web sites of the Department of Health, Labor, and Welfare of Japan and the National Institute of Infectious Diseases of Japan. The number of weekly patients with H1N1 pandemic influenza in eight districts of Japan was summarized. The number of patients who passed through quarantine inspection at the airports was also calculated. A person with overseas travel history was defined as a person who had a flight only from the United States, Canada, or Mexico and passed through the quarantine inspection (according to the quarantine policy of the Japanese government). The numbers were adjusted for the population of each district and expressed as the number of patients per one million people. RESULTS: Despite Kanto district having the largest population, the number of patients with H1N1 novel influenza was relatively small. The total number of cases in each district correlated inversely to the percentage of cases with airport quarantine inspection. DISCUSSION: Quarantine inspection at the airports, follow-up observation by local authorities, and overall concomitant efforts may have contributed to secondary infection control in Japan.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».