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Notice bibliographique
Résumé
A serosurvey conducted in a sample of first quarter pregnant women in France at week 48-49 of 2009 exhibit a seroprevalence level of 10.6%. It has been extrapolated in male and female population living in France mainland, aged 20-39 yr, that 1,712,000, 95%CI (1,112,700 – 2,311,300) people were recently infected by H1N1pdm (recently vaccinated women were excluded from analysis). From week 36 to 46-47 of 2009, 336,288, 95%CI (207,303-421,299) patients visited their general practitioners with clinical influenza in France, mainland. We then extrapolated the proportion of symptomatic H1N1pdm influenza in both males and females aged 20-39 yr who visited their GP to be 19.6%. Surprisingly, 8 months after having alerted at a global level for H1N1pdm, there is still no published data on seroprevalence in any countries. Therefore, there is still no published estimation of the proportion of asymptomatic infections due to the pandemic strain. We have launched in France a weekly repeated seroprevalence survey in pregnant women who were volunteers to give their blood for H1N1pdm hemagglutination inhibition (HI) serosurvey during their first term of their pregnancy [1]. By comparing our data to cumulated figures of incident cases of clinical influenza provided by the French Sentinelles system [2] we provide estimate of the proportion of patients
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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 | 0,007 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,527 | 0,454 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».