Establishing Pandemic Influenza Severity Assessment (PISA) parameters and thresholds for Canada's FluWatch program
Notice bibliographique
Résumé
Background: The World Health Organization (WHO) developed a structured framework to enable countries to rapidly assess the severity of an influenza pandemic. This framework, the Pandemic Influenza Severity Assessment (PISA), is intended to be performed weekly during seasonal epidemics so that assessing influenza severity during a pandemic can be done with greater ease and efficiency. Objective: Using influenza surveillance indicators within Canada's FluWatch program from seasons 2014-2015 to 2018-2019, national PISA thresholds were developed and assessed against seasonal data for seasons 2019-2020 to June of 2022-2023. Outcomes: Canada developed thresholds for each required indicator (transmissibility, seriousness of disease and impact) for multiple WHO-recommended parameters. The thresholds were assessed against four seasons, and it was determined that there was a good agreement between the PISA assessments and the characterization of the season by FluWatch epidemiologists. Conclusion: With confidence in the validity of the PISA thresholds, the FluWatch program will begin to share PISA assessments weekly through the FluWatch report in the 2023-2024 seasons to help characterize influenza activity in Canada and inform responses to the seasonal influenza epidemic.
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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 | 0,018 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».