Measles – The epidemiology of elimination
Notice bibliographique
Résumé
Tremendous progress has been made globally to reduce the contribution of measles to the burden of childhood deaths and measles cases have dramatically decreased with increased two dose measles-containing vaccine coverage. As a result the Global Vaccine Action Plan, endorsed by the World Health Assembly, has targeted measles elimination in at least five of the six World Health Organisation Regions by 2020. This is an ambitious goal, since measles control requires the highest immunisation coverage of any vaccine preventable disease, which means that the health system must be able to reach every community. Further, while measles remains endemic in any country, importations will result in local transmission and outbreaks in countries and Regions that have interrupted local endemic measles circulation. One of the lines of evidence that countries and Regions must address to confirm measles elimination is a detailed description of measles epidemiology over an extended period. This information is incredibly valuable as predictable epidemiological patterns emerge as measles elimination is approached and achieved. These critical features, including the source, size and duration of outbreaks, the seasonality and age-distribution of cases, genotyping pointers and effective reproduction rate estimates, are discussed with illustrative examples from the Region of the Americas, which eliminated measles in 2002, and the Western Pacific Region, which has established a Regional Verification Commission to review progress towards elimination in all member countries.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».