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Enregistrement W2338611750 · doi:10.1093/ije/dyv097.078

Descriptive Review of Tuberculosis Surveillance Systems across Circumpolar Regions.

2015· article· en· W2338611750 sur OpenAlexaffabout
A. C. Bourgeois, Tammy Zulz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircumpolar starTuberculosisPublic healthMedicineGeographyGovernment (linguistics)Environmental healthEnvironmental protection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Tuberculosis is highly prevalent in many arctic areas. Members of the International Circumpolar Surveillance Tuberculosis (ICS-TB) Working Group collaborate to increase knowledge about tuberculosis in the Arctic region. To allow for the comparison of tuberculosis trends across regions and to establish baseline knowledge on data recording and reporting, ICS-TB reviewed the tuberculosis surveillance systems of member jurisdictions. METHODS: Three questionnaires were developed to reflect the different surveillance levels (local, regional and national); all three were forwarded to the member jurisdictions. The respondent was requested to self-identify the level of surveillance conducted in their region and complete the questionnaire. Information collected included surveillance system objectives, case definitions, data collection methodology, storage and dissemination. RESULTS: Ten ICS-TB jurisdictions [Canada (Labrador, Northwest Territories, Nunavik, Nunavut, Yukon), Greenland, Norway, Sweden, Russian Federation (Khanty-Mansiyskiy Autonomous Okrug), United States, (Alaska)] voluntarily completed the survey; two local, five regional and three national. Tuberculosis reporting is mandatory in all jurisdictions and case definitions are comparable across regions. The main system objectives are to detect outbreaks, and inform the evaluation/planning of public health program and policies. All jurisdictions collect confirmed active tuberculosis cases and treatment outcomes; nine collect contact tracing results. Faxing of standardised case reporting forms is the most common reporting method. Similar core data elements are collected; 7/10 regions report genotyping results. Data are stored using commercial software ( n = 6), customized programs ( n = 3) and one jurisdiction is paper-based. Nine jurisdictions provide monthly, bi-annual or annual reports to principally government and/or scientific/medical audiences.

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)0,038
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0200,028
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,295 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2015
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