A descriptive analysis of rabies post‐exposure prophylaxis data: 2013, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
By 2013, the number of confirmed rabid animals in Ontario had decreased to unprecedented low numbers, yet the expected decrease in the number of courses of rabies post-exposure prophylaxis (RPEP) administered did not occur consistent with the decrease in animal rabies cases (Figure ). This prompted a review of the reasons that RPEP was administered in Ontario. This study provides a descriptive analysis of the exposure incidents resulting in RPEP administration in Ontario during 2013 using data obtained from the integrated Public Health Information System, a Web-based disease surveillance system. Findings from the study revealed that the number of RPEP courses administered could be reduced, without increased risk of rabies, through the following strategies: (i) Education and resources for public health staff and healthcare providers who assess animal exposures to improve interpretation of guidelines for RPEP administration. (ii) Refinement of guidelines for public health staff and healthcare providers to ensure that they support detailed consideration of the circumstances of the exposure in order to assist with the risk assessment. Guidelines should also support completion of a risk assessment when exposures to skunks, foxes, raccoons and other wild carnivores are provoked by the victim, as opposed to automatically providing RPEP as recommended by current guidelines. (iii) Public education strategies to prevent exposures to animals (e.g., do not touch unattended animals, bat proofing your house, proper removal of bats from the house). (iv) Defining the criteria to declare a jurisdiction rabies-free. (v) Exploring strategies to improve surveillance for rabid animals.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».