Epidemiological investigation on hemorrhagic fever with renal syndrime in Pingyi county from 1980 to 2006
Notice bibliographique
Résumé
Objective Analyze the prevalent trend of hemorrhagic fever with renal syndrome(HFRS)in Pingyi county,and provide scientific basis for prevention and control of the disease.Methods Epidemiological trends of HFRS in Pingyi county was analyzed with the method of descriptive epidemiology based on the HFRS case data and the surveillance information of host from 1980 to 2006.Results From 1980-2006,there were 9519 cases of HFRS were reported,the average annual incidence rate of this disease was 26.28/100 000,and 277 cases were died with the morbidity of 2.91%.The peak of incidence rate was from 1992 to 1998.The prevalence of HFRS varied periodically and the prevalence period was about 3-5 years,which mostly focused on the spring,fall and winter.It often occurred in low plains with rivers,and the patients were mostly the males who were young and strong.The prevalence trend gradually decreases,and its mortality in autumn and winter was higher than in spring.The rodent density was in the peak in the third quarter and the rate of rodent carrying virus was the highest in the fourth quarter.Conclusion The prevalence of HFRS in Pingyi county had the characteristic of periodicity,seasonal and multitudinous.In recent years,though the HFRS morbidity and incidence rate gradually decreased,the crowd morbidity,mice density and the rate of mouse carrying virus still maintained at the high level.In order to control HFRS,the integrated control measure must be taken including deratization in the spot and the inoculation of HFRS vaccine in the key crowd.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».