Analysis on the Epidemiological Characteristics of Water-Borne Diseases on Surveillance Points,Guangdong Province,2011
Notice bibliographique
Résumé
[Objective]To understand the morbidity of water-borne diseases,so as to provide scientific basis for water-borne diseases surveillance and control.[Methods]Monitoring network included 20 counties of Guangdong province.The data of residential water-borne diseases in 2011 were collected from the drinking water health surveillance reports of the National Health Supervision Information Reporting System.[Results]The total cases of water-borne diseases of the surveillance points in 2011 were 39 316 and the morbidity was 230.31/105.The proportion of cities was 91.54% and the rural areas was 8.46%;the proportions of below 6 years was 81.39%,6-11 years was 2.25%,12-17 years was 1.14%,18-60 years was 12.79% and over 60 years was 2.44%;the proportions of the infectious diarrhea,bacillary dysentery,hepatic E,typhoid fever,hepatic A,paratyphoid fever,and amoebic dysentery were individually 89.44%,7.11%,1.75%,0.74%,0.70%,0.24% and 0.02%.The proportion of the first quarter was 13.10%,the second quarter was 15.72%,the third quarter was 64.55% and the fourth quarter was 6.63%.[Conclusion]The cases of water borne diseases mainly concentrate in the cities,children below 6 years old of onset.Autumn has the highest morbidity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».