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Enregistrement W2185650813 · doi:10.14745/ccdr.v40i14a01

Why has the Ebola outbreak in West Africa been so challenging to control?

2014· article· en· W2185650813 sur OpenAlexaffvenueabout
Teresa Semalulu, Gary Wong

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreakEbola virusSierra leonePublic healthMedicineEbola Hemorrhagic FeverMisinformationPandemicEnvironmental healthDiseaseSocioeconomicsVirologyInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Political sciencePathologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

West Africa is in the midst of the largest Ebola outbreak ever; there have been over 1000 deaths and many new cases are reported each day. The World Health Organization (WHO) declared it an outbreak in March 2014 and on August 6, 2014 the WHO declared the outbreak a public health emergency of international concern. Based on the number of deaths and total number of cases reported to the WHO as of August 11, 2014, the current outbreak has an overall mortality rate of 55%. Outbreak control measures against Ebola virus disease are effective. Why then, has this outbreak been so challenging to control? Ebola is transmitted through bodily fluids and immediately attacks the immune system, then progressively attacks the major organs and the lining of blood vessels. Sierra Leone, Guinea and Liberia are small countries that have limited resources to respond to prolonged outbreaks, especially in rural areas. This has been made more challenging by the fact that health care workers are at risk of contracting Ebola virus disease. Treatment to date has been supportive, not curative and outbreak control strategies have been met with distrust due to fear and misinformation. However, important progress is being made. The international response to Ebola is gaining momentum, communication strategies have been developed to address the fear and mistrust, and promising treatments are under development, including a combination of three monoclonal antibodies that has been administered to two American Ebola infected health care workers. The National Microbiology Laboratory of the Public Health Agency of Canada (PHAC) has been supporting laboratory diagnostic efforts in West Africa and PHAC has been working with the provinces and territories and key stakeholders to ensure Canada is prepared for a potential Ebola importation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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