MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417439363 · doi:10.1371/journal.pgph.0005550

A century of weekly notifiable disease incidence data by province in Canada

2025· article· en· W4417439363 sur OpenAlexafffundabout
David J. D. Earn, Gabrielle MacKinnon, Samara Manzin, Michael Roswell, Steve Cygu, Chyun-Fung Shi, Benjamin M. Bolker, Jonathan Dushoff, Steven C. Walker

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIncidence (geometry)Notifiable diseaseCommunicable diseaseDisease surveillancePublic health surveillancePublic healthGovernment (linguistics)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian notifiable disease surveillance programmes have recorded communicable disease incidence data, dating back to the late 19th century. A Public Health Agency of Canada web-portal provides summaries of these data from 1924-2023, but lacks details on how incidence varies seasonally and geographically among provinces. The sub-annual (weekly, monthly, quarterly) and sub-national (provincial, territorial) data required to study such patterns appear in government documents, but are available only in typewritten or handwritten hard copies. We digitized and collated these sources to make sub-annual and sub-national Canadian disease incidence data conveniently available for researchers. We manually transcribed hard copies into digital spreadsheets resembling the originals, enabling accurate transcription through easier cross-checking. We supplemented these historical data sources with more recent digital spreadsheets obtained directly from two provincial agencies. We standardized and combined these spreadsheets into consistent, machine-readable CSV files containing 1,631,380 incidence values from 1903-2021. Because multiple publications and agencies reproduced case counts from the same surveillance system, and many publications reported the same cases at multiple levels of aggregation, many cases were counted more than once among these 1,631,380 incidence values. We reconciled overlapping counts to produce a dataset containing 934,010 unique incidence values at sub-national and sub-annual scales (829,689 weekly; 567 2-weekly; 82,267 monthly; 20,967 quarterly; 520 3-quarterly) covering 139 diseases stratified by province or territory. We illustrate the value of these sub-annual and sub-national data using two examples: synchronized annual cycles of poliomyelitis across provinces and spatially heterogeneous resurgence of whooping cough in the 1990s. Canada's infectious disease surveillance has produced a detailed record of sub-annual and sub-national disease incidence data that remains largely unexplored. This record is now available as the Canadian Notifiable Disease Incidence Dataset (CANDID), hosted on a publicly accessible website along with code to reproduce it, and scans of the original sources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLOS Global Public HealthMême sujetData-Driven Disease SurveillanceTravaux en français237 207