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Enregistrement W2020939894 · doi:10.1017/s0950268806006650

The use of randomization tests to assess the degree of similarity in PFGE patterns of <i>E. coli</i> O157 isolates from known outbreaks and statistical space–time clusters

2006· article· en· W2020939894 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 · 2006
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-clésPercentileStatisticsInterquartile rangeRandomizationOutbreakStandard deviationSimilarity (geometry)Cluster (spacecraft)ExtrapolationBiologyMathematicsComputer scienceBioinformaticsClinical trialArtificial intelligenceVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using isolates from reported cases of Escherichia coli O157 from Alberta, Canada in 2002, we applied randomization tests to determine if cases associated with an outbreak or statistical space-time cluster had more similar pulsed-field gel electrophoresis patterns, based on Dice coefficients, than expected by chance alone. Within each outbreak and space-time cluster, we assessed the mean, median, 25th percentile, 75th percentile, standard deviation, coefficient of variation, and interquartile range of the Dice coefficients of each pairwise comparison among the isolates. To assess the statistical significance of measures of location (e.g. mean) and variation (e.g. standard deviation) we created randomization distributions using all isolates or only isolates from sporadic cases. We determined that randomization tests are an appropriate tool for evaluating the similarity among isolates from cases that have been linked epidemiologically or statistically. We found little difference between using all cases or only sporadic cases when creating our randomization distributions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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