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Enregistrement W4406659484 · doi:10.3201/eid3102.240754

Arbovirus Epidemics as Global Health Imperative, Africa, 2023

2024· article· en· W4406659484 sur OpenAlexafffund
Salifou Talassone Bangoura, Alpha-Kabinet Keita, Maladho Diaby, Sidikiba Sidibé, Frederic Lemarcis, Saidouba Chérif Camara, Stéphanie Maltais, Kadio Jean Jacques Olivier Kadio, Éric D’Ortenzio, Alioune Camara, Éric Delaporte, Alexandre Délamou, Philippe Vanhems, Michèle Ottmann, Nagham Khanafer, Abdoulaye Touré

Notice bibliographique

RevueEmerging infectious diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionInternational Development Research Centre
Mots-clésArbovirusVirologyArbovirus InfectionsGlobal healthGeographyEnvironmental healthMedicinePublic healthVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arboviruses represent a major cause of illness in Africa and have the potential to trigger widespread epidemics. We present data on arbovirus epidemics in Africa in 2023 and demonstrate the need for global public health authorities to intensify efforts in the surveillance and control of arbovirus diseases. Data were collected from the World Health Organization Weekly Bulletin on Outbreaks and Other Emergencies, Africa Centers for Disease Control and Prevention Weekly Event Based Surveillance Report, and other online sources. In 2023, a total of 7 arboviruses were responsible for 29 outbreaks across 25 countries in Africa, 22 of which occurred in West Africa; the outbreaks resulted in 19,569 confirmed cases and 820 deaths. Arbovirus epidemics in Africa pose a threat not only to public health within the continent but also globally, underscoring the urgent need for substantial investment in arbovirus surveillance, research, and preparedness capacities in Africa to prevent and respond to health crises effectively.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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