Symptom Experience and Influenza-Like Illness in a Military Population
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The primary objective of this study was to identify if symptom presentation expressed over the course of an influenza-like illness (ILI) can predict virus type by use of unsupervised machine learning. The secondary objective was to describe clinical characteristics of strain specific coronavirus. Finally, examine the psychometric properties of the Canadian Acute Respiratory Illness and Flu Scale (CARIFS). BACKGROUND: ILI outbreaks have been a significant source of non-battle injury among military personnel. Many different viruses cause ILI, and it is difficult to determine which virus is causing the illness. Recent studies have examined the etiology and epidemiology of ILIs. Other studies have examined influenza virus symptom severity either a dichotomous or liner-sum analysis. No studies to the researcher’s knowledge have examined ILI symptoms through an unsupervised learning analysis, and few studies have examined self-reported outpatient ILI reported symptoms over an extended time frame. METHODS: This is a secondary analysis of data collected over a four year period by the Acute Respiratory Infection Consortium (ARIC), from an otherwise healthy military population. The symptom data was captured on visit days and by a symptom diary patients filled out at home using a symptom severity instrument designed for this study. FINDINGS: Clustering by unsupervised machine learning was unable to predict virus type based on physical symptom presentation over the course of ILI. It did identify patient attributes, like sex and age that caused patients to experience symptoms differently. Additionally, clinical similarities and differences were noted between the four common human coronavirus strains. The strain HKU1 tended to have higher systemic symptom scores and higher gastrointestinal symptom severity score over the course of illness when compared to the other strains. Finally, the psychometric properties of CARIFS revealed many strengths and limitations for its use in research. The CARIFS should be reexamined using current knowledge of symptom management to increase the validity of the instrument. IMPLICATIONS: The results demonstrated how individuals experience physical symptoms differently making it difficult to predict the viral strain causing ILI. Future research should focus on the development of symptom instruments using the theoretical underpinnings of the symptom management theory.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».