Mpox in Central Africa: complex epidemiology requires a constellation approach
Notice bibliographique
Résumé
The declaration of smallpox eradication in 1980 remains one of the most important public health achievements in history. However, following the cessation of the global smallpox vaccination program there has been a continual increase of an immune-naive population resulting in a steadily increasing mpox risk, particularly in endemic areas 1 , 2 , 3 . Comparisons of mpox incidence in health zones with active mpox surveillance in Democratic Republic of the Congo (DRC) showed an increase from 0.48 cases per 10,000 individuals per year from 1981–1986 up to 11.25 per 10,000 per year in 2006–2007, with the greatest burden of disease among younger age groups born after smallpox vaccine cessation. More recent national level analysis of mpox incidence has shown a continuing of this trend with increasing annual incidence from 2.96 per 100,000 individuals to 11.5 per 100,000 individuals from 2010 to 2023 4 , 5 . These observations provided a stark warning for the broader global health risk posed by mpox, more than a decade prior to the first public health emergency of international concern (PHEIC) declarations for mpox in 2022.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».