Detecting Influenza Epidemics Using Self-reported Data Through Mobile App (FeverCoach)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Timely forecast of influenza activity is critical for a public health system to prepare for an influenza epidemic and mitigate its burden. Currently, influenza surveillance relies on traditional data sources such as reports from health care providers, which lag behind real-time by several days to weeks. In an effort to reduce the time lag, internet search information, voluntary web-based records, and electronic health records have been suggested as the alternative data sources for influenza surveillance. However, low specificity, low rate of report, or privacy concerns limits the use of such data. Objective: FeverCoach mobile application provides tailored information to help caregivers manage a febrile child. Using the self-reported diagnosis data submitted to the app, we developed a new algorithm that accurately predicted the influenza trend in South Korea. Methods: Users of FeverCoach agreed to the use of de-identified data for research purposes. The app shows information about use of antipyretics and adjuvant way to relieve fever when users enter the child’s age, sex, body temperature, and the duration of fever. Users can choose from the list of 21 candidate diseases including Influenza after a physician office visit. Additional information about the disease was provided following submission of the diagnosis. Public influenza-like illness (ILI) data was obtained from the Korea Centers for Disease Control and Prevention (KCDC) website. The data was collected from September 2016 to March 2017. Ordinary least squares linear regression was used to build a model using the data from the app to predict the influenza trend. To perform linear regression, we calculate logit(Pcdc) and logit(Papp) where logit(p) is natural log of p/(1-p), Pcdc is (ILI visit counts)/(total patient visit counts) and Papp is (Influenza report on FeverCoach)/(total diagnosis report on FeverCoach). Results: We collected 13,014 self-reported diagnoses. Of all users, 81% of the children were under 5 years of age. The animated visualization of spatiotemporal diagnosis report is available online at https://www.youtube.com/watch?v=-8kDXz43gO8. Ordinary least square regression showed significant association between logit(Pcdc) and logit(Papp) (R2=0.860, P<.001). Using this regression model, we could detect an influenza epidemic 5 days before the 2016-2017 season’s influenza epidemic alert by KCDC. Conclusions: We found that it is possible to predict influenza epidemics earlier than KCDC with a relatively small amoount data. Collection of specific and accurate data was made possible by targeting a well-defined population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».