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Enregistrement W2110191578 · doi:10.1017/s0950268809002283

Effect of environmental factors on the spatio-temporal patterns of influenza spread

2009· article· en· W2110191578 sur OpenAlexafffund
Katia Charland, David L. Buckeridge, Jessica L. Sturtevant, Forrest Melton, Ben Y. Reis, Kenneth D. Mandl, J. S. Brownstein

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésEnvironmental healthGeographyMedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although spatio-temporal patterns of influenza spread often suggest that environmental factors play a role, their effect on the geographical variation in the timing of annual epidemics has not been assessed. We examined the effect of solar radiation, dew point, temperature and geographical position on the city-specific timing of epidemics in the USA. Using paediatric in-patient data from hospitals in 35 cities for each influenza season in the study period 2000-2005, we determined 'epidemic timing' by identifying the week of peak influenza activity. For each city we calculated averages of daily climate measurements for 1 October to 31 December. Bayesian hierarchical models were used to assess the strength of association between each variable and epidemic timing. Of the climate variables only solar radiation was significantly related to epidemic timing (95% CI -0.027 to -0.0032). Future studies may elucidate biological mechanisms intrinsically linked to solar radiation that contribute to epidemic timing in temperate regions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeObservationnel
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

Citations53
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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