Explaining unexplained diarrhea and associating risks and infections
Notice bibliographique
Résumé
Gastrointestinal illnesses are common afflictions. However, knowledge of their etiology is often lacking. Moreover, most cases of infections with reportable enteric pathogens (Campylobacter jejuni, Escherichia coli O157:H7, Salmonella, Shigella, Yersinia, Cryptosporidia and Giardia) have sporadic modes of acquisition, yet control measures are often biased towards mitigation of risks discerned by outbreak analysis. To determine the etiology of unexplained diarrhea it is important to study populations that can be matched to appropriate controls and to couple thorough classic microbiologic evaluation on receipt of specimens with archiving and outgrowth capabilities. Research evaluations should address the potential roles of a broad panel of candidate bacterial pathogens including diarrheagenic E. coli, Listeria monocytogenes, Helicobacters and jejuni Campylobacters, and also apply novel massively parallel sequencing and nucleic acid detection technologies that allow the detection of viral pathogens. To fill voids in our knowledge regarding sources of known enteric pathogens it will be critical to extend case-control studies to assess risk factors and exposures to patients with non-epidemic illnesses and to appropriate controls. By filling these gaps in our knowledge it should be possible to formulate rational prevention mechanisms for human gastrointestinal illnesses.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».