Preparing for Mpox Resurgence: Surveillance Lessons From Outbreaks in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With many global jurisdictions, Toronto, Canada, experienced an mpox outbreak in spring/summer 2022. Cases declined following implementation of a large vaccination campaign. A surge in early 2023 led to speculation that asymptomatic and/or undetected local transmission was occurring in the city. METHODS: Mpox cases and positive laboratory results are reported to Toronto Public Health. Epidemic curves and descriptive risk factor summaries for the 2022 and 2023 outbreaks were generated. First- and second-dose vaccination was monitored. Mpox virus wastewater surveillance and whole genome sequencing were conducted to generate hypotheses about the source of the 2023 resurgence. RESULTS: An overall 515 cases were reported in spring/summer 2022 and 17 in the 2022-2023 resurgence. Wastewater data correlated with the timing of cases. Whole genome sequencing showed that 2022-2023 cases were distinct from 2022 cases and closer to sequences from another country, suggesting a new importation as a source. At the start of the resurgence, approximately 16% of first-dose vaccine recipients had completed their second dose. CONCLUSIONS: This investigation demonstrates the importance of ongoing surveillance and preparedness for mpox outbreaks. Undetected local transmission was not a likely source of the 2022-2023 resurgence. Ongoing preexposure vaccine promotion remains important to mitigate disease burden.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».