Case-Control Studies of Sporadic Enteric Infections: A Review and Discussion of Studies Conducted Internationally from 1990 to 2009
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologists have used case-control studies to investigate enteric disease outbreaks for many decades. Increasingly, case-control studies are also used to investigate risk factors for sporadic (not outbreak-associated) disease. While the same basic approach is used, there are important differences between outbreak and sporadic disease settings that need to be considered in the design and implementation of the case-control study for sporadic disease. Through the International Collaboration on Enteric Disease "Burden of Illness" Studies (the International Collaboration), we reviewed 79 case-control studies of sporadic enteric infections caused by nine pathogens that were conducted in 22 countries and published from 1990 through to 2009. We highlight important methodological and study design issues (including case definition, control selection, and exposure assessment) and discuss how approaches to the study of sporadic enteric disease have changed over the last 20 years (e.g., making use of more sensitive case definitions, databases of controls, and computer-assisted interviewing). As our understanding of sporadic enteric infections grows, methods and topics for case-control studies are expected to continue to evolve; for example, advances in understanding of the role of immunity can be used to improve control selection, the apparent protective effects of certain foods can be further explored, and case-control studies can be used to provide population-based measures of the burden of disease.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».