A geographic study of West Nile virus in humans, dead corvids and mosquitoes in Ontario using spatial scan statistics with a survival time application
Notice bibliographique
Résumé
Surveillance of West Nile virus (WNv) in Ontario has included passive reporting of human cases and testing of trapped mosquitoes and dead birds found by the public. The dead bird surveillance programme was limited to testing within a public health unit (PHU) until a small number of birds test positive. These dead corvid and mosquito surveillance programmes have not been compared for their ability to provide early warning in geographic areas where human cases occur each year. Spatial scan statistics were applied to time-to-event survival data based on first cases of WNv in found dead corvids, mosquitoes and humans. Clusters identified using raw data were compared to clusters based on model-adjusted survival times to evaluate whether geographic and sociodemographic factors influenced their distribution. Statistically significant (p < .05) space-time clusters of PHUs with faster time to detection were found using each surveillance data stream. During 2002-2004, the corvid surveillance programme outperformed the mosquito programme in terms of time to WNv detection, while the clusters of first-positive mosquito pools were more spatially similar to first human cases. In 2006, a cluster of first-positive dead corvids was located in northern PHUs and preceded a cluster of early human cases that was identified after controlling for the influence of geographic region and sociodemographic profile.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».