Analysis of Bacterial Pathogens Causing Acute Diarrhea on the Basis of Sentinel Surveillance in Shanghai, China, 2006–2011
Notice bibliographique
Résumé
Acute diarrhea is the most common infectious disease worldwide and its causes vary from one region to another. We aimed to analyze the spectrum and epidemiological characteristics of pathogens from 22,386 outpatients with acute diarrhea on the basis of surveillance data from Shanghai, China, during 2006-2011. The following 8 pathogens were isolated and identified using standard methods: Salmonella, Shigella, Vibrio cholerae, V. parahaemolyticus, enteropathogenic Escherichia coli, enterotoxigenic E. coli, enteroinvasive E. coli, and enterohemorrhagic E. coli. In total, 2,234 strains of pathogens were obtained and the overall isolation rate of these 8 pathogens gradually decreased from 17.1% in 2006 to 7.4% in 2011. V. parahaemolyticus was the most frequently identified pathogen, followed by Shigella and Salmonella. The isolation rate of V. parahaemolyticus notably varied by season, whereas Salmonella and Shigella infections showed little seasonal variation. Age-related variation was also observed. V. parahaemolyticus infection occurred more often in patients aged 20-40 years. S. enterica serovar Enteritidis and S. flexneri were the most common serotypes of Salmonella and Shigella, respectively. The descending trend observed in the isolation rate of pathogens from the current surveillance suggests an urgent requirement or improvement.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».