A Narrative Review of the Measles Outbreak in North America and Globally
Notice bibliographique
Résumé
In the early twenty-first century, measles was completely eradicated in the United States of America (USA) and almost eliminated in Canada. This was greatly due to most of the population being vaccinated against the virus. In 2018 and 2019, the USA and Canada experienced a rapidly developing measles virus outbreak due to growing debates about vaccine efficacy and side effects. Therefore, some people refused to vaccinate their children against measles, as well as many other life-threatening preventable diseases. This led to a major measles outbreak and health concern in the USA, Canada, and globally. Some countries including the Democratic Republic of the Congo (DRC) reported a significant number of cases and casualties resulting from measles, mainly due to the lack of funding for vaccines, as well as inadequate vaccination coverage in certain socio-demographic areas. People traveling from these countries can easily transmit the disease, though there has been a steep decline in cases since the travel ban due to coronavirus disease-2019 (COVID-19). The number of unvaccinated children currently in the USA and Canada has quadrupled since 2001. Over the past couple of years, most of the measles cases have been diagnosed in those who either did not receive the measles vaccine or complete the recommended doses of the vaccine. This paper reviews the measles outbreak, in recent years, among unvaccinated individuals in the USA, Canada, and globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».