MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3127898312 · doi:10.2196/10573

A Food Poisoning Outbreak in Al-Khazir U2 Camp of Internally Displaced Persons - Iraq, Summer 2017

2018· article· en· W3127898312 sur OpenAlexvenueno aff
K. Kadhim, K Fathallah, Al Jaafar, Aisha Soleman Hamad, Safaa Saadoon, Ziad T. Awad, Faris Lami

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreakFood poisoningVomitingMedicineEnvironmental healthDiarrheaNauseaSurgeryVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Globally, about 600 million fall ill and 420,000 die every year after eating contaminated food. On June 12, 2017, Iraq CDC informed about a food poisoning outbreak among internally displaced persons (IDPs) in Al-Khazir camp, Northern Iraq after consuming “Iftar” (Ramadan breakfast) provided by an NGO. “Iftar” was composed of rice, white bean broth, chicken, yogurt, date and bread. Objective The objective was to describe the outbreak, identify the causative agent and recommend preventive measures. Methods A team of FETP residents dispatched to investigate the outbreak. The case patient was defined as any person in the camp who ate “Iftar” and developed nausea/vomiting or diarrhea or abdominal pain. A retrospective cohort study was initiated. Results Conclusions The large number of ordered meals from a single restaurant led to suboptimal food preparation and storage. We recommended rigorous implementation of food handing instructions and health education of the food handlers.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIproceedingsMême sujetFood Safety and HygieneTravaux en français237 207