A Comparison Study of Realtime Fatality Rates: Severe Acute Respiratory Syndrome in Hong Kong, Singapore, Taiwan, Toronto and Beijing, China
Notice bibliographique
Résumé
In an outbreak of a completely new infectious disease like severe acute respiratory syndrome (SARS), estimation of the fatality rate over the course of the epidemic is of clinical and epidemiological importance. In contrast with the constant case fatality rate, a new measure, termed the 'realtime' fatality rate, is proposed for monitoring the new emerging epidemic at a population level. A competing risk model implemented via a counting process is used to estimate the realtime fatality rate in an epidemic of SARS. It can capture and reflect the time-varying nature of the fatality rate over the course of the outbreak in a timely and accurate manner. More importantly, it can provide information on the efficacy of a certain treatment and management policy for the disease. The method has been applied to the SARS data from the regions affected, namely Hong Kong, Singapore, Toronto, Taiwan and Beijing. The magnitudes and patterns of the estimated fatalities are virtually the same except in Beijing, which has a lower rate. It is speculated that the effect is linked to the different treatment protocols that were used. The standard estimate of the case fatality rate that was used by the World Health Organization has been shown to be unable to provide useful information to monitor the time-varying fatalities that are caused by the epidemic.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».