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Enregistrement W4405568016 · doi:10.3138/jammi-2024-0022

Canadian Public Health Laboratory Network (CPHLN) diagnostic recommendations for neurosyphilis in Canada

2024· article· en· W4405568016 sur OpenAlexaffvenueabout
Bev Wudel, Rupeena Purewal, Todd F. Hatchette, Derek R. Stein, Muhammad Morshed, Jessica Minion, Maud Vallée, Kristy Hayden, Camille Hamula

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association of Medical Microbiology and Infectious Disease Canada · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSyphilis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensRoyal University HospitalUniversity of British ColumbiaInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversity of ManitobaProvincial Laboratory of Public HealthDalhousie UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurosyphilisSyphilisMedicinePublic healthOutbreakPopulationFamily medicineEnvironmental healthPediatricsVirologyPathologyHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eight provinces and territories are currently experiencing syphilis outbreaks in Canada, with the national rate of infectious syphilis increasing significantly from 5.1 per 100,000 population in 2011 to 36.1 per 100,000 population in 2022. Neurosyphilis refers to infection of the central nervous system by Treponema pallidum, which may occur at any stage. It is to be expected that along with the syphilis outbreak, a concomitant rise in neurosyphilis cases will occur. It is important to note that Canadian national surveillance data on neurosyphilis is not currently published as it is inconsistently reported and often lumped in with secondary and tertiary syphilis rates. Future surveillance efforts must focus on properly identifying these cases to quantify the scope of the problem. This article summarizes Canadian Public Health Laboratory Network guidelines for neurosyphilis diagnosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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