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Enregistrement W2913419963 · doi:10.33321/cdi.2016.40.42

Paediatric Active Enhanced Disease Surveillance inaugural annual report, 2014

2016· article· en· W2913419963 sur OpenAlexaff
Yvonne Zurynski, Jocelynne McRae, Helen Quinn, Nicholas Wood, Kristine Macartney

Notice bibliographique

RevueCommunicable Diseases Intelligence · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesMarie Bashir Institute, University of SydneySydney Medical SchoolNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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