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Enregistrement W3162464467 · doi:10.22541/au.161918947.77588494/v2

The Epidemic Volatility Index: an early warning tool for epidemics

2021· preprint· en· W3162464467 sur OpenAlexaff
Polychronis Kostoulas, Eleftherios Meletis, Konstantinos Pateras, Paolo Eusebi, Θεόδωρος Κωστούλας, Niko Speybroeck, Matthew Denwood, Suhail A.R. Doi, Christian L. Althaus, Carsten Kirkeby, Pejman Rohani, Navneet K. Dhand, José L. Peñalvo, Luis Furuya‐Kanamori, Lehana Thabane, Slimane Ben Miled, Hamid Sharifi, Stephen D. Walter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolatility (finance)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Warning systemPandemicOutbreak2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Index (typography)EconometricsEarly warning systemComputer scienceActuarial scienceBusinessEconomicsMedicineTelecommunicationsVirologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background . This paper presents, for the first time, the Epidemic Volatility Index (EVI), a conceptually simple, early warning tool for emerging epidemic waves. Methods . EVI is based on the volatility of the newly reported cases per unit of time, ideally per day, and issues an early warning when the rate of the volatility change exceeds a threshold. Results . Results from the COVID-19 epidemic in Italy and New York are presented here, while daily updated predictions for all world countries and each of the United States are available online. Interpretation . EVI's application to data from the current COVID-19 pandemic revealed a consistent and stable performance in terms of detecting oncoming waves. The application of EVI to other epidemics and syndromic surveillance tasks in combination with existing early warning systems will enhance our ability to act fast and optimize containment of outbreaks.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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