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Enregistrement W7162130382 · doi:10.82308/54086

Characterization and prediction of multiple episodes of different reportable diseases in Montreal residents, 1990-2012

2015· dissertation· en· W7162130382 sur OpenAlexaboutno aff
Melissa Caron

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSyphilis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic diseaseDisease preventionMedical screeningUrban environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les études épidémiologiques portant sur la signalisation des maladies à déclaration obligatoire (MADO) sont réalisées en tenant compte que d'une MADO à la fois et n'ont jamais décrites de multiples épisodes de différentes MADO chez un même individu. Une analyse qui tiendrait compte de toutes les MADO pourrait identifier des stratégies servant à empêcher des MADO à répétition et pourrait guider de futurs changements apportés aux interventions de santé publique. Nous avons utilisé des données de surveillance pour réaliser une analyse exploratoire ayant pour but de décrire la situation épidémiologique chez les Montréalais faisant des MADO à répétition. Entre 1990 et 2012, 179,455 cas de MADO vécus par 157,839 individus ont été déclarés à la direction de santé publique de Montréal. Une MADO sur cinq ont été signalée chez les personnes ayant eu plus d'un épisode. Ces personnes étaient plus susceptibles d'avoir des infections transmissibles sexuellement et par le sang (ITSS) et d'habiter dans le quartier comprenant le village gai de Montréal. Les maladies entériques, en tant que groupe, ont été signalées moins souvent chez les personnes ayant de multiples épisodes. Par contre, l'amibiase, la giardiase et la shigellose étaient signalées plus fréquemment chez les hommes avec plus d'un épisode que chez les hommes avec un seul épisode. Cette observation ajoute à la panoplie d'analyses épidémiologiques qui démontrent que les maladies entériques peuvent être transmissibles par voie sexuelle, en particulier chez les hommes ayant des relations sexuelles avec des hommes. Pour aider les autorités de santé publique à identifier les cas probables de maladies entériques acquises par voie sexuelle, nous avons développé une régression logistique pour prédire la probabilité d'acquérir une ITSS parmi les personnes signalées pour une maladie entérique. Le modèle de prédiction ayant le plus grand pouvoir prédictif était une régression logistique ayant comme prédicteurs âge, sexe, lieu de résidence, antécédents d'ITSS, ainsi que type de maladie entérique acquis. Ce modèle avait une aire sous la courbe de 0.77 et avait une calibration acceptable. Conséquemment, ce modèle de prédiction peut être utilisé pour guider les efforts d'enquête et de contrôle des maladies entériques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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