Early Warning Systems for Acute Respiratory Infections: Scoping Review of Global Evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early warning systems (EWSs) are tools that integrate clinical observations to identify patterns indicating increased risks of clinical deterioration, thus facilitating timely and appropriate interventions. EWSs can mitigate the impact of global infectious diseases by enhancing information exchange, monitoring, and early detection. OBJECTIVE: We aimed to evaluate the effectiveness of EWSs in acute respiratory infections (ARIs) through a scoping review of EWSs developed, described, and implemented for detecting novel, exotic, and re-emerging ARIs. METHODS: We searched Ovid MEDLINE ALL, Embase, Cochrane Library (Wiley), and CINAHL (Ebsco). The search was conducted on October 03, 2023. Studies that implemented EWSs for the detection of acute respiratory illnesses were included. Covidence was used for citation management, and a modified Critical Appraisal Skills Programme (CASP) checklist was used for quality assessment. RESULTS: From 5838 initial articles, 29 met the inclusion criteria for this review. Twelve studies evaluated the use of EWSs within community settings, ranging from rural community reporting networks to urban online participatory surveillance platforms. Five studies focused on EWSs that used data from hospitalization and emergency department visits. These systems leveraged clinical and admission data to effectively detect and manage local outbreaks of respiratory infections. Two studies focused on the effectiveness of existing surveillance systems, assessing their adaptability and responsiveness to emerging threats and how they could be improved based on past performance. Four studies highlighted the integration of machine learning models to improve the predictive accuracy of EWSs. Three studies explored the applications of national EWSs in different health care settings and emphasized their potential in predicting clinical deterioration and facilitating early intervention. Lastly, 3 studies addressed the use of surveillance systems in aged-care facilities, highlighting the unique challenges and needs of monitoring and responding to health threats in environments housing vulnerable populations. The CASP tool revealed that most studies were relevant, reliable, and of high value (score 6: 11/29, 38%; score 5: 9/29, 31%). The common limitations included result generalizability, selection bias, and small sample size for model validation. CONCLUSIONS: This scoping review confirms the critical role of EWSs in enhancing public health responses to respiratory infections. Although the effectiveness of these systems is evident, challenges related to generalizability and varying methodologies suggest a need for continued innovation and standardization in EWS development.
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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 | 0,030 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».