Infection Surveillance Protocol for a Multicountry Population-based Study in South Asia to Determine the Incidence, Etiology and Risk Factors for Infections Among Young Infants of 0 to 59 Days Old
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insufficient knowledge of the etiology and risk factors for community-acquired neonatal infection in low-income countries is a barrier to designing appropriate intervention strategies for these settings to reduce the burden and treatment of young infant infection. To address these gaps, we are conducting the Aetiology of Neonatal Infection in South Asia (ANISA) study among young infants in Bangladesh, India and Pakistan. The objectives of ANISA are to establish a comprehensive surveillance system for registering newborns in study catchment areas and collecting data on bacterial and viral etiology and associated risk factors for infections among young infants aged 0-59 days. METHODS: We are conducting active surveillance in 1 peri-urban and 4 rural communities. During 2 years of surveillance, we expect to enroll an estimated 66,000 newborns within 7 days of their birth and to follow-up them until 59 days of age. Community health workers visit each young infant in the study area 3 times in the first week of life and once a week thereafter. During these visits, community health workers assess the newborns using a clinical algorithm and refer young infants with signs of suspected infection to health care facilities where study physicians reassess them and provide care if needed. On physician confirmation of suspected infection, blood and respiratory specimens are collected and tested to identify the etiologic agent. CONCLUSIONS: ANISA is one of the largest initiatives ever undertaken to understand the etiology of young infant infection in low-income countries. The data generated from this surveillance will help guide evidence-based decision making to improve health care in similar settings.
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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 | 0,021 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».