Evaluation of ProMED-mail as an electronic early warning system for emerging animal diseases: 1996 to 2004
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify emerging animal and zoonotic diseases and associated geographic distribution, disease agents, animal hosts, and seasonality of reporting in the Program for Monitoring Emerging Diseases (ProMED)-mail electronic early warning system. DESIGN: Retrospective study. SAMPLE POPULATION: 10,490 disease reports. PROCEDURES: Descriptive statistics were collated for all animal disease reports appearing on the ProMED-mail system from January 1, 1996, to December 31, 2004. RESULTS: Approximately 30% of reports concerned events in the United States; reports were next most common in the United Kingdom, Canada, Australia, Russia, and China. Rabies, bovine spongiform encephalopathy, and anthrax were reported consistently over the study period, whereas avian influenza, Ebola virus, and Hantavirus infection were reported frequently in approximately half of the study years. Reports concerning viral agents composed more than half of the postings. Humans affected by zoonotic disease accounted for a third of the subjects. Cattle were affected in 1,080 reports, and wildlife species were affected in 825 reports. For the 10,490 postings studied, there was a retraction rate of 0.01 and a correction rate of 0.02. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: ProMED-mail provided global coverage, but gaps in coverage for individual countries were detected. The value of a global electronic reporting system for monitoring emerging diseases over a 9-year period illustrated how new technologies can augment disease surveillance strategies. The number of animal and zoonotic diseases highlights the importance of animals in the study of emerging diseases.
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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 | 0,026 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».