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Enregistrement W4413787259 · doi:10.14745/ccdr.v51i08a02

Evaluation of a real-time hospital surveillance system for respiratory syncytial virus, Ontario, Canada, 2022–2023

2025· article· en· W4413787259 sur OpenAlexaffvenueabout
Michelle Murti, Ania Sarnocinska, Mahnaz Alavinejad, Aidin Kerem, Kamil Malikov, Kevin A. Brown, Tiffany Fitzpatrick, Michael Hillmer

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthPublic Health OntarioUniversity of TorontoMinistry of Health and Long Term Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespiratory systemVirologyMedicineVirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicineEnvironmental healthInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Respiratory syncytial virus (RSV) surged in the 2022-2023 respiratory season after low activity during the pandemic. To monitor the RSV season in real time and support healthcare planning, Ontario introduced daily hospital bed census reporting of RSV hospitalizations by age group (0-17, 18-64, 65 years and older). Objectives: To assess the completeness and quality of the newly introduced real-time surveillance compared to end-of-season ICD-10 coded hospitalization discharge abstract data (DAD) from November 22, 2022, to March 31, 2023. Methods: Respiratory syncytial virus hospitalizations from both data sources were compared to RSV laboratory positivity to assess concordance with overall RSV activity. A longitudinal comparison by age group was assessed by time-lagged cross-correlation of the daily submission data versus DAD data, including cross correlation coefficients for each time lag, confidence bound and the highest correlation value. Results: Both data sources followed trends in RSV positivity. Data by age groups showed an early peak of paediatric admissions followed by a peak in adult and older adult hospitalizations. Daily surveillance consistently underestimated hospitalizations with a peak of 430 beds by DAD on January 7, 2023, versus 322 beds (75%) for daily reporting on the same day. The maximum correlation coefficient values were 0.67 (all ages), 0.57 (0-17 years), 0.66 (18-64 years) and 0.63 (65 years and older). Conclusion: Implementation of daily hospital reporting provided accurate trending in RSV hospitalizations by age group to inform within season healthcare and public health planning.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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