Predicting influenza-like illness-related emergency department visits by modelling spatio-temporal syndromic surveillance data
Notice bibliographique
Résumé
Predicting the magnitude of the annual seasonal peak in influenza-like illness (ILI)-related emergency department (ED) visit volumes can inform the decision to open influenza care clinics (ICCs), which can mitigate pressure at the ED. Using ILI-related ED visit data from the Alberta Real Time Syndromic Surveillance Net for Edmonton, Alberta, Canada, we developed (training data, 1 August 2004-31 July 2008) and tested (testing data, 1 August 2008-19 February 2014) spatio-temporal statistical prediction models of daily ILI-related ED visits to estimate high visit volumes 3 days in advance. Our Main Model, based on a generalised linear mixed model with random intercept, incorporated prediction residuals over 14 days and captured increases in observed volume ahead of peaks. During seasonal influenza periods, our Main Model predicted volumes within ±30% of observed volumes for 67%-82% of high-volume days and within 0.3%-21% of observed seasonal peak volumes. Model predictions were not as successful during the 2009 H1N1 pandemic. Our model can provide early warning of increases in ILI-related ED visit volumes during seasonal influenza periods of differing intensities. These predictions may be used to support public health decisions, such as if and when to open ICCs, during seasonal influenza epidemics.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».