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Enregistrement W2966073897 · doi:10.1186/s12889-019-7317-9

Low to medium-low risk perception for dengue, chikungunya and Zika outbreaks by infectious diseases physicians in France, Western Europe

2019· article· en· W2966073897 sur OpenAlexaff
Marion Le Tyrant, Daniel Bley, Catherine Leport, S. Alfandari, Jean‐François Guégan

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensFuture Earth
Organismes subventionnairesUniversité de MontpellierInstitut National de la Recherche AgronomiqueCentre National de la Recherche ScientifiqueLabexInstitut de Recherche pour le DéveloppementAgence Nationale de la RechercheLabex DRIIHM
Mots-clésChikungunyaMedicinePublic healthDengue feverEmerging infectious diseaseOutbreakBiostatisticsZika virusEnvironmental healthTransmission (telecommunications)Context (archaeology)Infectious disease (medical specialty)Risk perceptionEpidemiologyFamily medicineDiseaseVirologyGeographyPerceptionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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