Comparing Canadian Lyme disease risk area classification methodologies
Notice bibliographique
Résumé
Lyme disease risk areas have increased across Canada in recent decades with the ongoing range expansion of Ixodes scapularis and Borrelia burgdorferi. Different methodologies are used by federal and provincial governments to determine local Lyme disease risk, which can make comparisons between regions challenging. In this study, seven Canadian Lyme disease risk classification methodologies were compared with each other to highlight the strengths and limitations of how each definition measured I. scapularis and B. burgdorferi risk. Each methodology was applied to active surveillance data from Ontario, and per cent agreement and kappa statistics were calculated. The methodologies varied in their measurements of the risk of exposure to I. scapularis and B. burgdorferi based on their use of active surveillance techniques, multiple types of collected surveillance data and laboratory confirmation of B. burgdorferi. Most initial Lyme disease risk site classifications were maintained over time. Kappa and per cent agreement statistics highlighted large differences between 8 of the 15 methodology pairings, indicating the presence of inconsistencies between most methodologies. Accurate, consistent surveillance and assessment of the spread of I. scapularis and its pathogens will aid with communicating Lyme disease risk to the public and preventing tick-borne pathogen transmission.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».