Rare disease surveillance: An international perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The International Network of Paediatric Surveillance Units (INoPSU) was established in 1998 and met formally for the first time in Ottawa, Ontario in June 2000. OBJECTIVES: To document the methodology and activities of existing national paediatric surveillance units; the formation of INoPSU; the diseases studied by INoPSU members; and the impact of such studies on education, public health and paediatric practice. METHODS: Directors of paediatric surveillance units in Australia, Britain, Canada, Germany, the Netherlands, Latvia, Malaysia, Papua New Guinea, New Zealand and Switzerland were asked to provide information on each unit’s affiliations, funding and staffing; the method of case ascertainment, the mailing list and response rates; and diseases studied. Original articles that reported data derived from units were identified by a search of an electronic database (MEDLINE), and additional information was obtained from units’ annual reports. RESULTS: Worldwide, 10 units (established from 1986 to 1997), use active national surveillance of more than 8500 clinicians each month to identify cases of rare or uncommon diseases in a childhood population (younger than 15 years of age) of over 47 million (monthly response rate 73% to 98%). By January 1999, units had initiated 147 studies on 103 different conditions, and 63 studies were completed. CONCLUSION: INoPSU enhances collaboration among units from four continents, providing a unique opportunity for simultaneous cross-sectional studies of rare diseases in populations with diverse geographical and ethnic characteristics. It facilitates the sharing of ideas regarding current methodology, ethics, the most appropriate means of evaluating units and their potential application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».