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Enregistrement W7095832345

Potential impact of antiviral drug use during influenza pandemic. Emerg Infect Dis, 2005;11(9):1355-62. This article was published on 14 May 2009. Citation style for this article: Boëlle PY, Bernillon P, Desenclos JC. A preliminary estimation of the repro

2010· article· en· W7095832345 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicInfluenza pandemicOutbreakInfluenza A virus subtype H5N1Human mortality from H5N1ZanamivirPopulationHighly pathogenicAntiviral drug
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent spread of highly pathogenic strains of avian influenza has highlighted the threat posed by pandemic influenza. In the early phases of a pandemic, the only treatment available would be neuraminidase inhibitors, which many countries are considering stockpiling for pandemic use. We estimate the effect on hospitalization rates of using different antiviral stockpile sizes to treat infection. We estimate that stockpiles that cover 20%–25 % of the population would be sufficient to treat most of the clinical cases and could lead to 50 % to 77 % reductions in hospitalizations. Substantial reductions in hospitalization could be achieved with smaller antiviral stockpiles if drugs are reserved for persons at high risk. Recent outbreaks of highly pathogenic avian influenza in poultry in East Asia (H5N1), Canada (H7N3), and the Netherlands (H7N7), and their subsequent transmission to humans, have intensified concern over the emergence of a novel strain of influenza with pandemic potential. Three influenza pandemics occurred during the 20th century, with varying degrees of severity; outcomes ranged from the high levels of illness and death observed during the 1918 Spanish flu pandemic (estimates of deaths range from 20 to 100 million [1]) to the much lower levels observed during the pandemics of 1957 and 1968 (≈1 million deaths each [2]). While recognizing that the characteristics of future influenza pandemics are difficult to predict, the World Health Organization (WHO) has recommended that nations prepare pandemic contingency plans (3). Several have been drafted, and some have been published (4–7), although all are subject to continuous refinement. Surveillance, on both a local and global scale, will enable policy makers and practitioners to act during the early phases of a pandemic. However, the likely rapid global spread of a pandemic strain will limit the time available to

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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