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Enregistrement W2312779752 · doi:10.1017/s0950268814002027

Stool submission data to help inform population-level incidence rates of enteric disease in a Canadian community

2014· article· en· W2312779752 sur OpenAlexaffabout
Kristyn Franklin, F. Pollari, Barry J. Marshall, Katarina Pintar, Andrea Nesbitt, Ian Young, Scott A. McEwen, John Vanderlaan, Andrew Papadopoulos

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensGrand River HospitalUniversity of GuelphPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)CampylobacterSalmonellaMedicinePopulationEpidemiologyDiseaseDisease surveillanceEnvironmental healthInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory-based surveillance data is essential for monitoring trends in the incidence of enteric disease. Current Canadian human enteric surveillance systems report only confirmed cases of human enteric disease and are often unable to capture the number of negative test results. Data from 9116 hospital stool specimens from the Waterloo Region in Canada, with a mixed urban and rural population of about 500 000 were analysed to investigate the use of stool submission data and its role in reporting bias when determining the incidence of enteric disease. The proportion of stool specimens positive for Campylobacter spp. was highest in the 15-29 years age group, and in the 5-14 years age group for Salmonella spp. and E. coli O157:H7. By contrast, the age-specific incidence rates were highest for all three pathogens in the 0-4 years age group which also had the highest stool submission rate. This suggests that variations in age-specific stool submission rates are influencing current interpretation of surveillance data.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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