Surveillance and analysis of information of public health emergencies in 2008 and 2010 in Tianjin
Notice bibliographique
Résumé
[Objective]To analyze the epidemiological features of public health emergencies in 2008 and 2010 in Tianjin,explore the causes of emergencies,and provide the technical support of monitoring and early-warning of public health emergencies.[Methods]Using the retrospective investigation and network information management system of public health emergencies,the data of public health emergencies occurred in 2008 and 2010 in Tianjin were collected and analyzed.[Results]A total of 117 public health emergencies were reported by network information management system of public health emergencies in 2008 and 2010,which included 3 events of grade Ⅲ(2.56%),92 events of grade Ⅳ(78.63%) and 22 ungraded events(18.80%).There were 92(78.63%) infectious disease events,14(11.97%) food poisoning events,5(4.27%) environmental factors events,1(0.85%) occupational poisoning event and 5(4.27%) other events.44.44% of events occurred in primary and middle schools,followed by kindergartens(21.37%).The peak season was the second quarter,which accounted for 38.46% of total events,and number of events in rest three quarters accounted for 19.66%,23.93% and 17.95% respectively.There were 3 884 patients in 117 events,and 13 patients died.47 events were reported in urban area,22 in new coastal region,19 in villages and towns and 29 in rural area.[Conclusion]The public health emergencies in Tianjin are mainly infectious disease and food poisoning,and most of events occurred in schools and kindergartens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».