Notice bibliographique
Résumé
Lyme disease arises from infection with pathogenic Borrelia species. In Canada, current case definition for confirmed Lyme disease requires serological confirmation by both a positive first tier ELISA and confirmatory second tier immunoblot (western blot). For surveillance and research initiatives, this requirement is intentionally conservative to exclude false positive results. Consequently, this approach is prone to false negative results that lead to underestimation of the number of people with Lyme disease. The province of New Brunswick (NB), Canada, can be used to quantify under-detection of the disease as three independent data sets are available to generate an estimate of the true human disease prevalence and incidence. First, detailed human disease incidence is available for the US states and counties bordering Canada, which can be compared with Canadian disease incidence. Second, published national serology results and well-described sensitivity and specificity values for these tests are available and deductive reasoning can be used to query for discrepancies. Third, high-density tick and canine surveillance data are available for the province, which can be used to predict expected human Lyme prevalence. Comparison of cross-border disease incidence suggests a minimum of 10.2 to 28-fold under-detection of Lyme disease (3.6% to 9.8% cases detected). Analysis of serological testing predicts the surveillance criteria generate 10.4-fold under-diagnosis (9.6% cases detected) in New Brunswick for 2014 due to serology alone. Calculation of expected human Lyme disease cases based on tick and canine infections in New Brunswick indicates a minimum of 12.1 to 58.2-fold underestimation (1.7% to 8.3% cases detected). All of these considerations apply generally across the country and strongly suggest that public health information is significantly under-detecting and under-reporting human Lyme cases across Canada. Causes of the discrepancies between reported cases and predicted actual cases may include undetected genetic diversity of Borrelia in Canada leading to failed serological detection of infection, failure to consider and initiate serological testing of patients, and failure to report clinically diagnosed acute cases. As these surveillance criteria are used to inform clinical and public health decisions, this under-detection will impact diagnosis and treatment of Canadian Lyme disease patients.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».