No evidence of over‐reporting of SARS in mainland China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To find out whether there was over-reporting of SARS patients in mainland China in view of the relatively low case fatality ratio in mainland China, in comparison with other affected countries and areas. METHODS: We searched PubMed for all SARS antibody detection papers (in English or Chinese language) using the keywords 'SARS' and 'antibody'. Then the resulting articles were further read through to select the SARS detection results using ELISA methods of serum samples collected at least 1 month after disease onset. A multi-level logistic regression was applied to test for possible differences in the proportions positive between locations of the study. RESULTS: A total of 48 studies were identified, including 39 from mainland China and nine from elsewhere (Hong Kong, Taiwan, Canada and Vietnam). For mainland China, there was no difference between Guangdong, Beijing and other provinces in the proportions testing positive (83.0%, 85.8% and 85.4% respectively). The grand average of 84.2% seropositive was lower than the 95.1% for the countries and areas outside of mainland China combined. However, this difference was far from significant after correcting for dependency of individual tests within the same study. CONCLUSIONS: Our study showed no evidence of over-reporting of SARS in mainland China, nor in Guangdong, where the SARS epidemic started. Even if the lower seroprevalence in mainland China, relative to other affected areas, does represent actual over-reporting, then this factor can only explain a modest 10% of the lower case fatality in mainland China.
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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 | 0,026 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».