Paediatric Active Enhanced Disease Surveillance inaugural annual report, 2014
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Paediatric Active Enhanced Disease Surveillance (PAEDS) network is a hospital-based active surveillance system employing prospective case ascertainment of selected uncommon vaccine preventable diseases and potential adverse events following immunisation (AEFI). PAEDS enhances other Australian surveillance systems by providing prospective detailed clinical and laboratory data for the same child. METHODS: Specialist surveillance nurses screen hospital admissions, emergency department records, laboratory and other data, to prospectively identify hospitalised children aged under 15 years in 5 paediatric tertiary referral hospitals in New South Wales, Victoria, South Australia, Western Australia and Queensland. Standardised protocols and case definitions are used across all sites. Conditions under surveillance include vaccine preventable diseases: acute flaccid paralysis, varicella, pandemic and seasonal influenza and pertussis, and potential AEFIs: febrile seizures and intussusception. PAEDS also conducts surveillance for acute childhood encephalitis. RESULTS: Since August 2007, PAEDS has recruited a total of 6,227 hospitalised cases in total, for all conditions. From January to December 2014, there were 1,220 cases recruited across all conditions. Key outcomes include: enhanced acute flaccid paralysis surveillance to reach World Health Organization targets; supporting varicella and influenza vaccination in children; confirmation of a known low risk of febrile seizures following the 1st dose of measles-mumps-rubella vaccine but no increased risk of febrile seizures after measles-mumps-rubella-varicella vaccine, and a slightly increased risk of developing intussusception 1-7 days after rotavirus vaccination in infants aged less than 3 months. Acute childhood encephalitis data facilitated rapid investigation and response to the enterovirus 71 outbreak in 2013-2014. CONCLUSIONS: PAEDS provides unique policy-relevant data. This is the first of planned PAEDS annual reports to Communicable Diseases Intelligence.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».