The Hand, Foot, and Mouth Disease Sentinel Surveillance System in South Korea: Retrospective Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: South Korea has implemented a hand, foot, and mouth disease (HFMD) surveillance system since 2009 to monitor incidence trends and identify disease burden. This nationwide surveillance involves a network of approximately 100 pediatric clinics that report all probable and confirmed HFMD cases. Following the COVID-19 pandemic, infectious disease surveillance systems must be evaluated to ensure the effective use of limited public health resources. Objective: This study aimed to evaluate the HFMD sentinel surveillance system in South Korea from 2017 to 2022, focusing on the transition period after the COVID-19 pandemic. Methods: We retrospectively reviewed the HFMD sentinel surveillance system from the Korea Disease Control and Prevention Agency using systematic guidelines for public health surveillance system evaluation developed by the US Centers for Disease Control and Prevention. We assessed the system's overall performance in 5 main factors: timeliness, stability, completeness, sensitivity, and representativeness (ie, the age and geographic distribution of sentinels). We rated these factors as weak, moderate, or good. Results: Our study showed that the completeness, sensitivity, and age representativeness of the HFMD surveillance performance were temporarily reduced to moderate levels from 2020 to 2021 and recovered in 2022, while the timeliness and geographic representativeness were maintained at a good level throughout the study period. The stability of the surveillance was moderate from 2017 to 2021 and weak in 2022. Conclusions: This is the first study to evaluate the HFMD surveillance system after the acute phase of the COVID-19 pandemic. We identified a temporarily reduced level of performance (ie, completeness, sensitivity, and age-specific representativeness) during the acute phase of the pandemic and good performance in 2022. Surveillance system evaluation and maintenance during public health emergencies will provide robust and reliable data to support public health policy development. Regular staff training programs and reducing staff turnover will improve HFMD surveillance system stability.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».