Environmental Exposures and Invasive Meningococcal Disease: An Evaluation of Effects on Varying Time Scales
Notice bibliographique
Résumé
Invasive meningococcal disease (IMD) is an important cause of meningitis and bacteremia worldwide. Seasonal variation in IMD incidence has long been recognized, but mechanisms responsible for this phenomenon remain poorly understood. The authors sought to evaluate the effect of environmental factors on IMD risk in Philadelphia, Pennsylvania, a major urban center. Associations between monthly weather patterns and IMD incidence were evaluated using multivariable Poisson regression models controlling for seasonal oscillation. Short-term weather effects were identified using a case-crossover approach. Both study designs control for seasonal factors that might otherwise confound the relation between environment and IMD. Incidence displayed significant wintertime seasonality (for oscillation, P < 0.001), and Poisson regression identified elevated monthly risk with increasing relative humidity (per 1% increase, incidence rate ratio = 1.04, 95% confidence interval: 1.004, 1.08). Case-crossover methods identified an inverse relation between ultraviolet B radiation index 1-4 days prior to onset and disease risk (odds ratio = 0.54, 95% confidence interval: 0.34, 0.85). Extended periods of high humidity and acute changes in ambient ultraviolet B radiation predict IMD occurrence in Philadelphia. The latter effect may be due to decreased pathogen survival or virulence and may explain the wintertime seasonality of IMD in temperate regions of North America.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».