bacteraemia, and Clostridium difficile infection data for England up to April-June 2012
Notice bibliographique
Résumé
HPA London has published a review of the epidemiology of tuberculosis in London residents, including characteristics and distribution of cases, trends in anti-tuberculosis drug resistance, clustering of tuberculosis cases and treatment outcomes [1]. The report – based on an analysis of data for 2011 carried out by the Agency's London regional epidemiology unit – finds that London continues to account for the majority of tuberculosis cases in the UK – 39 % of the national total, and has an incidence rate over three times that nationally [2]. The importance of social risk factors as a precursor to, or aggravating factor in, TB infection is highlighted in the report [1]. Of the 3,511 people diagnosed with TB in the capital, one in 10 were known to have a social risk factor including: homelessness, drug or alcohol misuse, imprisonment or mental health issues, with more than a quarter of these patients reporting multiple risk factors. In some areas, this was as many as one in three patients. Cases reporting social risk factors were more likely to have infectious forms of disease, and while levels of drug resistance are high in the capital – approximately one in 10 culture confirmed cases exhibited resistance to one or more first line drugs – this was also more common among those with social risk factors Overall in London, 86 % of TB cases completed treatment within 12 months, exceeding the national and
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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 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».