FluWatchers: Evaluation of a crowdsourced influenza-like illness surveillance application for Canadian influenza seasons 2015–2016 to 2018–2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sentinel influenza-like illness (ILI) surveillance is an essential component of a comprehensive influenza surveillance program. Community-based ILI surveillance systems that rely solely on sentinel healthcare practices omit important segments of the population, including those who do not seek medical care. Participatory surveillance, which relies on community participation in surveillance, may address some limitations of traditional ILI systems. OBJECTIVE: We aimed to evaluate FluWatchers, a crowdsourced ILI application developed to complement and complete ILI surveillance in Canada. METHODS: Using established frameworks for surveillance evaluations, we assessed the acceptability, reliability, accuracy and usefulness of the FluWatchers system 2015-2016, through 2018-2019. Evaluation indicators were compared against national surveillance indicators of ILI and of laboratory confirmed respiratory virus infections. RESULTS: The acceptability of FluWatchers was demonstrated by growth of 50%-100% in season-over-season participation, and a consistent season-over-season retention of 80%. Reliability was greater for FluWatchers than for our traditional ILI system, although both systems had week-over-week fluctuations in the number of participants responding. FluWatchers' ILI rates had moderate correlation with weekly influenza laboratory detection rates and other winter seasonal respiratory virus detections including respiratory syncytial virus and seasonal coronaviruses. Finally, FluWatchers has demonstrated its usefulness as a source of core FluWatch surveillance information and has the potential to fill data gaps in current programs for influenza surveillance and control. CONCLUSION: FluWatchers is an example of an innovative digital participatory surveillance program that was created to address limitations of traditional ILI surveillance in Canada. It fulfills the surveillance system evaluation criteria of acceptability, reliability, accuracy and usefulness.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».