Developing and implementing techniques to harvest surveillance information from existing veterinary diagnostic laboratory data
Notice bibliographique
Résumé
Syndromic surveillance is a tool for continuous, automated extraction of surveillance information\nfrom health data sources. The research documented in this dissertation aimed at exploring informatics\nand data mining tools in order to develop and implement techniques to harvest additional\nsurveillance information from existing diagnostic laboratory data. Data concerning laboratory test\nrequests for diagnosis in cattle were provided by the Animal Health Laboratory (AHL), at the University\nof Guelph, Ontario. A thorough review of the initiatives of syndromic surveillance in animal health was conducted. Documented difficulties\nregarding the acquisition of clinical data, and especially sustainability of systems based on voluntary participation of veterinarians or data providers\nin scattered locations, resulted in the choice of using laboratory data in this research. Automated\nmethods to classify laboratory submission data into clinical syndromes were investigated. One of\nthe challenges of working with laboratory data was determining how to transform diagnostic data\ninto epidemiological information. The most time-consuming step of class between these words, their\nco-occurrences and the target syndromic group. Once deAfter classidata for the algorithms implemented in the next stages. Lastly, the prospective phases of system\ndevelopment were carried out, that is, the analyses which scan the time series in an on-line process,\none day at a time, in order to detect temporal aberrations in comparison to a baseline of historical\ndata. Several aberration detection algorithms were evaluated. Upon the conclusion that no single\nalgorithm was superior in all outbreak scenarios, a scoring system to combine algorithms was developed.\nAll steps were set up using open source software, and delivered to the data provider as\na simple desktop application scheduled to run daily in an automated manner. Fast development\nand simple maintenance is expected to lead to incorporation of this system into the routine of\nthe data, becoming an indispensable tool for diagnosticians and epidemiologists, and encouraging\nfurther technical development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».