Methodological Framework for World Health Organization Estimates of the Global Burden of Foodborne Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Foodborne Disease Burden Epidemiology Reference Group (FERG) was established in 2007 by the World Health Organization to estimate the global burden of foodborne diseases (FBDs). This paper describes the methodological framework developed by FERG's Computational Task Force to transform epidemiological information into FBD burden estimates. METHODS AND FINDINGS: The global and regional burden of 31 FBDs was quantified, along with limited estimates for 5 other FBDs, using Disability-Adjusted Life Years in a hazard- and incidence-based approach. To accomplish this task, the following workflow was defined: outline of disease models and collection of epidemiological data; design and completion of a database template; development of an imputation model; identification of disability weights; probabilistic burden assessment; and estimating the proportion of the disease burden by each hazard that is attributable to exposure by food (i.e., source attribution). All computations were performed in R and the different functions were compiled in the R package 'FERG'. Traceability and transparency were ensured by sharing results and methods in an interactive way with all FERG members throughout the process. CONCLUSIONS: We developed a comprehensive framework for estimating the global burden of FBDs, in which methodological simplicity and transparency were key elements. All the tools developed have been made available and can be translated into a user-friendly national toolkit for studying and monitoring food safety at the local level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle