Pilot Influenza Syndromic Surveillance System Based on Absenteeism and Temperature in China: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shortcomings of the current school-based infectious disease syndromic surveillance system (SSS) in China include relying on school physicians to collect data manually and ignoring the health information of students in attendance. OBJECTIVE: This study aimed to design and implement an influenza SSS based on the absenteeism (collected by face recognition) and temperature of attending students (measured by thermal imaging). METHODS: An SSS was implemented by extending the functionality of an existing application. The system was implemented in 2 primary schools and 1 junior high school in the Yangtze River Delta, with a total of 3535 students. The examination period was from March 1, 2021, to January 14, 2022, with 174 effective days. The daily and weekly absenteeism and fever rates reported by the system (DAR1 and DFR; WAR1 and WFR) were calculated. The daily and weekly absenteeism rates reported by school physicians (DAR2 and WAR2) and the weekly positive rate of influenza virus (WPRIV, released by the Chinese National Influenza Center) were used as standards to evaluate the quality of the data reported by the system. RESULTS: =0.447, P=.01). During the influenza breakout, the gap of DAR1s widened. WAR1 peaked 2 weeks earlier in schools A and B than in school C. Variables significantly positively correlated with the WPRIV were the WAR1 and WAR2 of school A, WAR1 of school C, and WFR of school B. The correlation between the WAR1 and WPRIV was greater than that between the WAR2 and WPRIV in school A. Addition of the WFR to the WAR1 of school B increased the correlation between the WAR1 and WPRIV. CONCLUSIONS: Data demonstrated that absenteeism calculation based on face recognition was reliable, but the accuracy of the temperature recorded by the infrared thermometer should be enhanced. Compared with similar SSSs, this system has superior simplicity, cost-effectiveness, data quality, sensitivity, and timeliness.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».