Assessment of the risk posed to Singapore by the 2015 Middle East respiratory syndrome outbreak in the Republic of Korea
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the public health risk to Singapore posed by the Middle East respiratory syndrome (MERS) outbreak in the Republic of Korea in 2015. METHODS: The likelihood of importation of MERS cases and the magnitude of the public health impact in Singapore were assessed to determine overall risk. Literature on the epidemiology and contextual factors associated with MERS coronavirus infection was collected and reviewed. Connectivity between the Republic of Korea and Singapore was analysed. Public health measures implemented by the two countries were reviewed. RESULTS: The epidemiology of the 2015 MERS outbreak in the Republic of Korea remained similar to the MERS outbreaks in Saudi Arabia. In addition, strong infection control and response measures were effective in controlling the outbreak. In view of the air traffic between Singapore and MERS-affected areas, importation of MERS cases into Singapore is possible. Nonetheless, the risk of a serious public health impact to Singapore in the event of an imported case of MERS would be mitigated by its strong health-care system and established infection control practices. DISCUSSION: The MERS outbreak was sparked by an exported case from the Middle East, which remains a concern as the reservoir of infection (thought to be camels) continues to exist in the Middle East, and sporadic cases in the community and outbreaks in health-care settings continue to occur there. This risk assessment highlights the need for Singapore to stay vigilant and to continue enhancing core public health capacities to detect and respond to MERS coronavirus.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».