MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063886909 · doi:10.1093/jhmas/jrl042

Toronto’s Health Department in Action: Influenza in 1918 and SARS in 2003

2006· article· en· W2063886909 sur OpenAlexaffabout
Heather MacDougall

Notice bibliographique

RevueJournal of the History of Medicine and Allied Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth departmentOutbreakPandemicQuarantineIsolation (microbiology)Communicable diseaseMedicinePopulationHealth careContagious diseaseSuccessor cardinalHealth promotionDiseasePolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthPublic healthInfectious disease (medical specialty)NursingVirologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article compares the Toronto Health Department's role in controlling the 1918 influenza epidemic with its activities during the SARS outbreak in 2003 and concludes that local health departments are the foundation for successful disease containment, provided that there is effective coordination, communication, and capacity. In 1918, Toronto's MOH Charles Hastings was the acknowledged leader of efforts to contain the disease, care for the sick, and develop an effective vaccine, because neither a federal health department nor an international body like WHO existed. During the SARS outbreak, Hastings's successor, Sheela Basrur, discovered that nearly a decade of underfunding and new policy foci such as health promotion had left the department vulnerable when faced with a potential epidemic. Lack of cooperation by provincial and federal authorities added further difficulties to the challenge of organizing contact tracing, quarantine, and isolation for suspected and probable cases and providing information and reassurance to the multi-ethnic population. With growing concern about a flu pandemic, the lessons of the past provide a foundation for future communicable disease control activities.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations35
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the History of Medicine and Allied SciencesMême sujetPublic Health Policies and EducationTravaux en français237 207