MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2963871265

Complexity and the intersection of social and sexual structure, ecological niches and the epidemic potential of sexually transmitted and bloodborne infections: empirical and theoretical observations

2017· dissertation· en· W2963871265 sur OpenAlexaboutno aff
Souradet Y. Shaw

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcological nicheIntersection (aeronautics)EcologyNicheGeographyBiologyCartographyHabitat
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Incomplete understanding of how context explains heterogeneity in transmission dynamics of sexually transmitted and bloodborne infections (STBBIs) has led to deficiencies in prevention and control activities. Like place-based analyses, social network analysis has held much promise for incorporating context to the study of STBBIs. The costs and complexity associated with empirical network data have limited its full potential. Recent advances in the use of exponential random graph models (ERGM) and molecular epidemiology have re-invigorated network-based research. ERGM theory focuses on local processes creating global network structure, embodying a generative approach to network formation; this approach contends that networks unfold and evolve predictably, thus epidemics should also be similarly predictable. This dissertation aims to combine traditional surveillance methods with advances in network methodologies and orient their use to an applied public health context. Methods: Using public health surveillance data, and focusing on the epidemiology of STBBIs in Winnipeg, the three studies employed a context-based perspective in understanding underlying processes creating observed empirical data. The inequality in the distribution of STBBIs was examined. Networks created through molecular genotyping and through traditional case-and-contact investigations were compared using descriptive statistics and univariate network metrics. Stochastic simulation modelling, based on the ERGM framework, examined the interaction between pathogen characteristics, mixing patterns and network topology. Results: Each STBBI had its own ecological niche, although these were malleable over time. Geographic inequality in the distribution of gonorrhea was decreasing in the context of a growth phase, while also occupying similar geographic space as chlamydia. Molecular epidemiology served a complementary role, revealing potentially hidden links between cases. The most successfully transmitted gonorrhea subtype was associated with chlamydia co-infection. Simulation modelling revealed a relationship between assortative mixing and pathogen infection duration; high levels of assortative mixing muted the modeled epidemic trajectory, with the most drastic effect on infections with shorter duration of infectivity. Conclusion: The three studies cohesively address current challenges in applying context to public health analyses, while expanding our understanding of the mechanisms needed to alter the trajectory of STBBI epidemics. Insights gained from the included analyses form the basis of a proposed context-based surveillance framework.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMspace (University of Manitoba)→Même sujetCOVID-19 epidemiological studies→Travaux en français237 207→