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Enregistrement W2116631908 · doi:10.1371/journal.pone.0059893

Did Advances in Global Surveillance and Notification Systems Make a Difference in the 2009 H1N1 Pandemic?–A Retrospective Analysis

2013· article· en· W2116631908 sur OpenAlexaboutno aff
Ying Zhang, Hugo López‐Gatell, Celia Alpuche‐Aranda, ­Michael A. Stoto

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionGeorgetown UniversityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésTimelinePandemicOutbreakDisease surveillanceContagious diseasePublic healthMedicineIdentification (biology)Public health surveillanceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical emergencyEnvironmental healthGeographyInfectious disease (medical specialty)DiseaseVirologyBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The 2009 H1N1 outbreak provides an opportunity to identify strengths and weaknesses of disease surveillance and notification systems that have been implemented in the past decade. METHODS: Drawing on a systematic review of the scientific literature, official documents, websites, and news reports, we constructed a timeline differentiating three kinds of events: (1) the emergence and spread of the pH1N1 virus, (2) local health officials' awareness and understanding of the outbreak, and (3) notifications about the events and their implications. We then conducted a "critical event" analysis of the surveillance process to ascertain when health officials became aware of the epidemiologic facts of the unfolding pandemic and whether advances in surveillance notification systems hastened detection. RESULTS: This analysis revealed three critical events. First, medical personnel identified pH1N1in California children because of an experimental surveillance program, leading to a novel viral strain being identified by CDC. Second, Mexican officials recognized that unconnected outbreaks represented a single phenomenon. Finally, the identification of a pH1N1 outbreak in a New York City high school was hastened by awareness of the emerging pandemic. Analysis of the timeline suggests that at best the global response could have been about one week earlier (which would not have stopped spread to other countries), and could have been much later. CONCLUSIONS: This analysis shows that investments in global surveillance and notification systems made an important difference in the 2009 H1N1 pandemic. In particular, enhanced laboratory capacity in the U.S. and Canada led to earlier detection and characterization of the 2009 H1N1. This includes enhanced capacity at the federal, state, and local levels in the U.S., as well as a trilateral agreement enabling collaboration among U.S., Canada, and Mexico. In addition, improved global notification systems contributed by helping health officials understand the relevance and importance of their own information.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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