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Enregistrement W4206727522 · doi:10.5744/bi.2021.0003

Beyond Mortality

2021· article· en· W4206727522 sur OpenAlexaff
Heather T. Battles, Rebecca J. Gilmour

Notice bibliographique

RevueBioarchaeology International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliomyelitisBioarchaeologyPandemicSmallpoxDiseaseMeaslesParalysisMedicineInfectious disease (medical specialty)PediatricsHistoryPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VaccinationVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidemics and pandemics are typically discussed in terms of morbidity and mortality, susceptibility and immunity, and social responses to and impacts of the immediate epidemic event. Much less attention is paid to the longer-term consequences for individuals and populations in terms of the sequelae of infections, such as blindness after smallpox, deafness due to congenital rubella, and paralysis after polio. This same tendency is observed in the COVID-19 pandemic, with counts of cases and deaths, questions of immunity, and economic impacts at the foreground and long-term or chronic health impairment of COVID-19 survivors receiving less attention. Much of the existing research on the effects of such disease sequelae has come from disability history; in addition, the bioarchaeology of impairment/disability is an emerging area of research that can contribute insight into experiences of disease consequences. In this article, we give an overview of published work on survivors of infectious disease using both bioarchaeology and disability history. Using the example of post-polio paralysis, we propose a theoretical approach to the bioarchaeological study of infectious disease that is inclusive of the history of impairment and disability, which we refer to as a survivor lens. We structure this discussion through scaffolded questions that move through multiple levels of analysis: from the individual and relational to the drivers of cultural change. We argue that bioarchaeological research on past epidemics and pandemics that attends to morbidity and lasting impairment and disability can contribute to wider conversations about infectious disease and disability in the past and present.
 
 En général, les épidémies et les pandémies sont considérées en termes de morbidité et de mortalité, de susceptibilité et d’immunité, et de réponses sociales et d’impacts immédiats de l’événement épidémique. Moins d’attention est accordée aux conséquences à long terme pour les individus et les populations en termes de séquelles d’infections, telles que la cécité après la variole, la surdité due à la rubéole congénitale et la paralysie après la polio. Cette même tendance est observée lors de la pandémie de COVID-19. Il y a moins d’attention accordée au nombre de cas et de décès, aux questions d’immunité et d’impacts économiques au premier plan, et aux problèmes de santé à long terme ou chroniques des survivants de COVID-19 reçoivent. Une grande partie de la recherche existante sur les effets de ces séquelles de la maladie provient de la recherche sur les déficiences/handicaps. De plus, la bioarchéologie de la déficience/handicap est un domaine de recherche émergent qui peut contribuer à mieux comprendre les expériences des conséquences de maladie. Dans cet article, nous donnons un aperçu des travaux publiés sur les survivants de maladies infectieuses en utilisant à la fois la bioarchéologie et l’histoire du handicap. En utilisant l’exemple de la paralysie post-polio, nous proposons une approche théorique de l’étude bioarchéologique des maladies infectieuses qui inclut l’histoire de la déficience/handicap, que nous appelons une lentille de survivant. Nous structurons cette discussion à travers des questions échafaudées qui traversent de multiples niveaux d’analyse: de l’individu au relationnel, jusqu’au aux changements culturels. Nous soutenons que la recherche bioarchéologique sur les épidémies et pandémies historiques qui examine la morbidité et le handicap peut contribuer à des conversations plus larges sur les maladies infectieuses et le handicap au passé ainsi qu’au présent.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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