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Enregistrement W2906759883 · doi:10.14745/ccdr.v45i01a04

West Nile virus illness in Ontario, Canada: 2017

2019· article· en· W2906759883 sur OpenAlexaffvenueabout
Shinthuja Wijayasri, MP Nelder, C Russell, KO Johnson, Steven Ross Johnson, Tina Badiani, D Sider

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensMcMaster UniversityResponse Biomedical (Canada)Public Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)DemographyEpidemiologyMedicineWest Nile virusPopulationPublic healthEnvironmental healthGeographyVirologyVirusPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Canada, the annual incidence rates of West Nile virus (WNV) illness have fluctuated over the last 15 years. Ontario is one of the provinces in Canada most affected by WNV and, as a result, has implemented robust mosquito and human surveillance programs. OBJECTIVE: To summarize and discuss the epidemiology of WNV illness in Ontario, Canada in 2017, with comparisons to previous years. METHODS: Case data were obtained from the provincial integrated Public Health Information System. Provincial and public health unit (PHU)-specific incidence rates by year were calculated using population data extracted from intelliHEALTH Ontario. RESULTS: In 2017, the incidence of WNV illness in Ontario was 1.1 cases per 100,000 population, with 158 confirmed and probable cases reported by 27 of the province's 36 PHUs. This is the highest rate since 2013, but less than the rate in 2012 (2.0 cases per 100,000 population). Incidence rates in 2017 were highest in Windsor-Essex County and in PHUs in eastern Ontario. While the seasonality is consistent with previous years, the number of cases reported between July and September 2017 was above expected. Most cases were in older age groups (median: 58 years old) and males (59.5% of provincial total); cases with severe outcomes (neurological complications, hospitalizations, deaths) were also disproportionately in older males. CONCLUSION: WNV illness continues to be an ongoing burden in Ontario. The increase in the number of cases reported in 2017, and the increased number of PHUs reporting cases, suggests changing and expanding risk levels in Ontario. Continued mosquito and human surveillance, increased awareness of preventive measures, and early recognition and treatment are needed to mitigate the impact of WNV infections.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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