A Quantitative and Novel Approach to the Prioritization of Zoonotic Diseases in North America: A Public Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Zoonoses account for over half of all communicable diseases causing illness in humans. As there are limited resources available for the control and prevention of zoonotic diseases, a framework for their prioritization is necessary to ensure resources are directed into those of highest importance. Although zoonotic outbreaks are a significant burden of disease in North America, the systematic prioritization of zoonoses in this region has not been previously evaluated. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: This study describes the novel use of a well-established quantitative method, conjoint analysis (CA), to identify the relative importance of 21 key characteristics of zoonotic diseases that can be used for their prioritization in Canada and the US. Relative importance weights from the CA were used to develop a point-scoring system to derive a recommended list of zoonoses for prioritization in Canada and the US. Over 1,500 participants from the general public were recruited to complete the online survey (761 from Canada and 778 from the US). Hierarchical Bayes models were fitted to the survey data to derive CA-weighted scores. Scores were applied to 62 zoonotic diseases of public health importance in Canada and the US to rank diseases in order of priority. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: This was the first study to describe a systematic and quantitative approach to the prioritization of zoonoses in North America involving public participants. We found individuals with no prior knowledge or experience in prioritizing zoonoses were capable of producing meaningful results using CA as a novel quantitative approach to prioritization. More similarities than differences were observed between countries suggesting general agreement in disease prioritization between Canadians and Americans. We demonstrate CA as a potential tool for the prioritization of zoonoses; other prioritization exercises may also consider this approach.
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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 | 0,022 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».