Challenges in Interpretation of Diagnostic Test Results in a Mumps Outbreak in a Highly Vaccinated Population
Notice bibliographique
Résumé
In spite of a greatly reduced incidence rate due to vaccination, mumps outbreaks continue to occur in several areas of the world, sometimes in vaccinated populations. This article describes an outbreak in a highly vaccinated population in southwestern Ontario, Canada, and the challenges encountered in interpreting the results of diagnostic tests used in the outbreak. During the outbreak, patients were interviewed and classified according to the outbreak case definition, and specimens were collected for diagnostic testing according to Ontario guidelines. Twenty-seven individuals were classified as confirmed cases (n = 19) or suspect cases (n = 8) according to the case definition, only 9 of which were laboratory-confirmed cases: 7 confirmed by reverse transcriptase PCR (RT-PCR) and 2 by IgM serology. All 19 confirmed cases represented patients who were associated with secondary schools in the local area and had been vaccinated against mumps with one (n = 2) or two (n = 17) doses of the measles-mumps-rubella (MMR) vaccine. This is the first published report of an outbreak of mumps in Ontario in which all confirmed cases had been vaccinated against the disease. It highlights the limitations of and difficulties in interpreting current mumps diagnostic tests when used in vaccinated individuals.
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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 | 0,045 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».