The utility of measles and rubella IgM serology in an elimination setting, Ontario, Canada, 2009–2014
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, measles was eliminated in 1998 and rubella in 2000. Effective measles and rubella surveillance is vital in elimination settings, hinging on reliable laboratory methods. However, low-prevalence settings affect the predictive value of laboratory tests. We conducted an analysis to determine the performance of measles and rubella IgM testing in a jurisdiction where both infections are eliminated. 21,299 test results were extracted from the Public Health Ontario Laboratories database and 1,239 reports were extracted from the Ontario Integrated Public Health Information System (iPHIS) from 2008 and 2010 for measles and rubella, respectively, to 2014. Deterministic linkage resulted in 658 linked measles records (2009-2014) and 189 linked rubella records (2010-2014). Sixty-six iPHIS measles entries were classified as confirmed cases, of which 53 linked to laboratory data. Five iPHIS rubella entries were classified as confirmed, all linked to IgM results. The positive predictive value was 17.4% for measles and 3.6% for rubella. Sensitivity was 79.2% for measles and 100.0% for rubella. Specificity was 65.7% for measles and 25.8% for rubella. Our study confirms that a positive IgM alone does not confirm a measles case in elimination settings. This has important implications for countries that are working towards measles and rubella elimination.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».