Seasonality Assessment for Biosurveillance Systems
Notice bibliographique
Résumé
Biosurveillance systems for infectious diseases typically deal with nonlinear time series. This nonlinearity is due to the non-Gaussian and nonstationary nature of an outcome process. Infectious diseases (ID), waterborne and foodborne enteric infections in particular, are typically characterized by a sequence of sudden outbreaks, which are often followed by long low endemic levels. Multiple outbreaks occurring within a relatively short time interval form a seasonal pattern typical for a specific pathogen in a given population. Seasonal variability in the probability of exposure combined with a partial immunity to a pathogen adds to the complexity of seasonal patterns. Although seasonal variation is a well-known phenomenon in the epidemiology of enteric infections, simple analytical tools for examination, evaluation, and comparison of seasonal patterns are limited. This obstacle also limits analysis of factors associated with seasonal variations. The objectives of this paper are to outline the notion of seasonality, to define characteristics of seasonality, and to demonstrate tools for assessing seasonal patterns and the effects of environmental factors on such patterns. To demonstrate these techniques, we conducted a comparative study of seasonality in Salmonella cases as reported by the state surveillance system in relation to seasonality in ambient temperature, and found that the incidence in Salmonella infection peaked two weeks after a peak in temperature. The results suggest that ambient temperature can be a potential predictor of Salmonella infections at a seasonal scale.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».