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Enregistrement W2082403900 · doi:10.3201/eid2006.131069

Oral Fluid Testing for Pertussis, England and Wales, June 2007–August 2009

2014· article· en· W2082403900 sur OpenAlexaff
Helen Campbell, Gayatri Amirthalingam, Norman K. Fry, David Litt, Timothy G. Harrison, Karen Wagner, Natasha S. Crowcroft, Elizabeth Miller

Notice bibliographique

RevueEmerging infectious diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesPublic Health England
Mots-clésMedicineEpidemiologyPediatricsWhooping coughVaccinationInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing pertussis surveillance systems tend to underidentify less severe cases among older children and adults. For routine follow-up of notified, nonconfirmed, clinically diagnosed pertussis cases, use of an oral fluid test was pilot tested in England and Wales during June 2007-August 2009. During that period, 1,852 cases of pertussis were confirmed by established laboratory methods and another 591 by oral fluid testing only. Although introduction of serologic testing in 2002 led to the greatest increase in ascertainment of pertussis, oral fluid testing increased laboratory ascertainment by 32% overall; maximal increase (124%) occurred among children 5-9 years of age. Patients whose pertussis was confirmed by oral fluid testing were least likely to be hospitalized, suggesting that milder community cases were being confirmed by this method. Oral fluid testing is an easily administered, noninvasive surveillance tool that could further our understanding of pertussis epidemiology and thereby contribute to decisions on vaccination strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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