Low to medium-low risk perception for dengue, chikungunya and Zika outbreaks by infectious diseases physicians in France, Western Europe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many tropical countries are currently experiencing dengue (DEN), chikungunya (CHIK) and also more recently Zika (ZIKA) epidemics (particularly in Latin America). Although the risk of transmission and spread of these infections in temperate regions remains a controversial issue, vector-borne diseases have been widely reported in the media and have been the focus of preventive strategies by national and international policy-makers and public health authorities. In this context, we wanted to determine the extent of risk perception in infectious diseases (ID) physicians of the current and future risk of arboviral disease introduction, autochthonous case development and epidemic scenarios in France, Western Europe. METHODS: To this aim, we developed an original standardized questionnaire survey which was disseminated by the French Infectious Diseases Society to ID physician members. RESULTS: We found that ID physicians perceived the risk of introduction and outbreak development of DEN, CHIK and ZIKA in France to be low to medium-low. Generalized Linear Model(s) identified medical school training, the extent of professional experience, and awareness of the French national plan regarding arboviral infections as significant predictors for lower risk perception among respondents. CONCLUSION: Despite the fact that arboviral diseases are increasingly being imported into France, sometimes resulting in sporadic autochtonous transmission, French ID physicians do not perceive the risk as high. Better communication and education targeting health professionals and citizens will be needed to enhance the effectiveness of the French national plan to prepare against arboviral diseases.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».