Global capacity for emerging infectious disease detection
Notice bibliographique
Résumé
The increasing number of emerging infectious disease events that have spread internationally, such as severe acute respiratory syndrome (SARS) and the 2009 pandemic A/H1N1, highlight the need for improvements in global outbreak surveillance. It is expected that the proliferation of Internet-based reports has resulted in greater communication and improved surveillance and reporting frameworks, especially with the revision of the World Health Organization's (WHO) International Health Regulations (IHR 2005), which went into force in 2007. However, there has been no global quantitative assessment of whether and how outbreak detection and communication processes have actually changed over time. In this study, we analyzed the entire WHO public record of Disease Outbreak News reports from 1996 to 2009 to characterize spatial-temporal trends in the timeliness of outbreak discovery and public communication about the outbreak relative to the estimated outbreak start date. Cox proportional hazards regression analyses show that overall, the timeliness of outbreak discovery improved by 7.3% [hazard ratio (HR) = 1.073, 95% CI (1.038; 1.110)] per year, and public communication improved by 6.2% [HR = 1.062, 95% CI (1.028; 1.096)] per year. However, the degree of improvement varied by geographic region; the only WHO region with statistically significant (α = 0.05) improvement in outbreak discovery was the Western Pacific region [HR = 1.102 per year, 95% CI (1.008; 1.205)], whereas the Eastern Mediterranean [HR = 1.201 per year, 95% CI (1.066; 1.353)] and Western Pacific regions [HR = 1.119 per year, 95% CI (1.025; 1.221)] showed improvement in public communication. These findings provide quantitative historical assessment of timeliness in infectious disease detection and public reporting of outbreaks.
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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 | 0,017 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».