How to Make Epidemiological Training Infectious
Notice bibliographique
Résumé
Modern infectious disease epidemiology builds on two independently developed fields: classical epidemiology and dynamical epidemiology. Over the past decade, integration of the two fields has increased in research practice, but training options within the fields remain distinct with few opportunities for integration in the classroom. The annual Clinic on the Meaningful Modeling of Epidemiological Data (MMED) at the African Institute for Mathematical Sciences has begun to address this gap. MMED offers participants exposure to a broad range of concepts and techniques from both epidemiological traditions. During MMED 2010 we developed a pedagogical approach that bridges the traditional distinction between classical and dynamical epidemiology and can be used at multiple educational levels, from high school to graduate level courses. The approach is hands-on, consisting of a real-time simulation of a stochastic outbreak in course participants, including realistic data reporting, followed by a variety of mathematical and statistical analyses, stemming from both epidemiological traditions. During the exercise, dynamical epidemiologists developed empirical skills such as study design and learned concepts of bias while classical epidemiologists were trained in systems thinking and began to understand epidemics as dynamic nonlinear processes. We believe this type of integrated educational tool will prove extremely valuable in the training of future infectious disease epidemiologists. We also believe that such interdisciplinary training will be critical for local capacity building in analytical epidemiology as Africa continues to produce new cohorts of well-trained mathematicians, statisticians, and scientists. And because the lessons draw on skills and concepts from many fields in biology--from pathogen biology, evolutionary dynamics of host--pathogen interactions, and the ecology of infectious disease to bioinformatics, computational biology, and statistics--this exercise can be incorporated into a broad array of life sciences courses.
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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 | 0,002 | 0,062 |
| 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 ».