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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».