Determining the rate of underrecognition of West Nile virus neurologic disease in the province of Quebec in 2012
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During a major outbreak of West Nile virus (WNV) infection in the province of Quebec in 2012, public health authorities (PHAs) suspected underrecognition of West Nile neurologic disease (WNND). With data on acute infections detected in blood donors, an estimate of the degree of underrecognition was produced. STUDY DESIGN AND METHODS: All 2012 donors were tested for WNV infection with the use of reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR). With the number of cases detected, the number of donors tested, our estimate of the duration of viremia, an estimate of the population at risk, and the ratio of WNND to total cases, an expected number of WNND cases was calculated. A Monte Carlo simulation was used to estimate the range of several of these variables. RESULTS: Seventeen RT-PCR-positive donors were found among 52,309 donations tested. In the base case, the total number of cases was 16,095 and the expected number of WNND cases was 115. In the Monte Carlo simulation, the mean number of expected WNND cases was 136, and the median was 129. Since only 85 cases were reported to PHAs, it is estimated that between 26 and 37.5% of cases occurring in the province went undetected. CONCLUSION: The observation that close to one-third of cases of WNND went undetected because of the omission of appropriate laboratory testing indicates the need for improvement in the investigation of acute neurologic syndrome of suspected infectious etiology in Québec.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».