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Enregistrement W664684

Characteristics of outbreak-response databases: Canadian SARS example

2009· article· en· W664684 sur OpenAlexaffabout
Wilfred R. Cuff, Binhua Liang, Venkata R. Duvvuri

Notice bibliographique

RevueCongress on Modelling and Simulation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreakMedicineEpidemiologyDatabasePublic healthMedical recordPediatricsPathologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2003, SARS was a serious health concern in Canada. As of September 3 of that year, the Public Health Agency of Canada reported a total of 438 cases: 251 Probable (247 Ontario, 4 British Columbia) and 187 Suspect (128 Ontario, 46 British Columbia). Although the outbreak was short-lived, more than forty people died from the disease. A substantial database evolved as a consequence of control efforts. Specimens began to be received and tested at the National Microbiology Laboratory (NML) in Winnipeg, Manitoba, on March 17, 2003. NML’s SARS database contains more than 12,000 records and 192 variables, with variables detailing clinical/ diagnostic (17), microbiological (143), epidemiological (25), and administrative (7) features. Clinical variables include: diarrhea, difficulty of breathing, severity of illness, systemic status, date of onset of illness, case status, case status modification, and case status modification date. Diagnostic variables include: fever, chest X-ray change, cough, shortness of breath, contact with probable case, travel, source of exposure, and contact type. Epidemiological data include: date of birth, age, sex, epidemiology cluster, and employment status. Administrative data include: patient’s last name, first name, temporal data (date of collection of the specimen, date of its receipt, and first date of hospitalization of the patient) and spatial data (origin of specimen, and identity of the hospital). A wide variety of laboratory tests are included in the database: Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA, 7 variables), Immunofluorescence Assay (IFA, 7); plaque reduction neutralization test (PRN, 3); cytopathogenic test (CPE, 2), and electron microscopy test (EM, 8). There are tests for Coronavirus (13 variables), human metapneumovirus (hMPV, 16), circovirus (Circo, 4), porcine circovirus (PCV1, 6), TTvirus (TTV, 7), TTV-like-mini-virus (TLMV, 7), Hantaanvirus (1), Rhinovirus (3), and Paramyxovirus (3). Nested PCR, RT-PCR, and sequencing tests are common among the viruses. The NML-SARS database evolved as part of an ongoing effort involving multiple institutions, multiple regions, intense time pressures, and the participation of many operational and scientific specialties (e.g., clinicians, epidemiologists, microbiologists, administrators). Although the database arose in response to a specific disease in Canada, it can be looked upon as an example of what might typically arise from a publichealth response to an outbreak of an emerging disease. Hence there is value in analysing the NML-SARS database, looking for general characteristics, and highlighting where opportunities for scientific advances exist. This is our objective. Putative characteristics of outbreak-response data sets are: ad hoc by definition; evolving database and data administration; basic assumptions (e.g., case definition) open to refinement; and insights that are often merely suggestive. Opportunities for scientific advancement include: Exploratory Data Analysis of evolving data sets; definition of a relational data model appropriate to outbreak-response data sets; improvement of statistical data modelling methodology to estimate empty blocks of cells (resulting as emerging understanding directs interest from one area to another); data analysis to refine basic assumptions made during control operations; process modelling to explore consequences of unverified insights.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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