The use of syndromic surveillance for decision-making during the H1N1 pandemic: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although an increasing number of studies are documenting uses of syndromic surveillance by front line public health, few detail the value added from linking syndromic data to public health decision-making. This study seeks to understand how syndromic data informed specific public health actions during the 2009 H1N1 pandemic. METHODS: Semi-structured telephone interviews were conducted with participants from Ontario's public health departments, the provincial ministry of health and federal public health agency to gather information about syndromic surveillance systems used and the role of syndromic data in informing specific public health actions taken during the pandemic. Responses were compared with how the same decisions were made by non-syndromic surveillance users. RESULTS: Findings from 56 interviews (82% response) show that syndromic data were most used for monitoring virus activity, measuring impact on the health care system and informing the opening of influenza assessment centres in several jurisdictions, and supporting communications and messaging, rather than its intended purpose of early outbreak detection. Syndromic data had limited impact on decisions that involved the operation of immunization clinics, school closures, sending information letters home with school children or providing recommendations to health care providers. Both syndromic surveillance users and non-users reported that guidance from the provincial ministry of health, communications with stakeholders and vaccine availability were driving factors in these public health decisions. CONCLUSIONS: Syndromic surveillance had limited use in decision-making during the 2009 H1N1 pandemic in Ontario. This study provides insights into the reasons why this occurred. Despite this, syndromic data were valued for providing situational awareness and confidence to support public communications and recommendations. Developing an understanding of how syndromic data are utilized during public health events provides valuable evidence to support future investments in public health surveillance.
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 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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».