Myélite flasque aiguë au Canada, 2018 à 2019
Bibliographic record
Abstract
À partir de 2014, des grappes biennales de myélite flasque aiguë, fréquemment décrite comme une maladie de « type poliomyélitique », ont été signalées aux États-Unis et ailleurs, et décrites comme étant souvent liées à des entérovirus.Pour estimer les tendances de la myélite flasque aiguë au Canada, nous avons examiné le Système canadien de surveillance de la paralysie flasque aiguë (SCSPFA) pour passer en revue les cas déclarés au cours des années civiles 2018 et 2019 qui répondent aux définitions de cas de la myélite flasque aiguë des Centers for Disease Control and Prevention.Au total, 10 cas (8 en 2018 et 2 en 2019) répondaient à la définition de cas confirmé de myélite flasque aiguë et 30 (26 en 2018 et 4 en 2019) répondaient à la définition de cas probable de myélite flasque aiguë.Soixante pour cent des cas confirmés et probables avaient moins de cinq ans, et la date de début des symptômes se situait entre les mois de juillet et d'octobre pour tous les cas.Des entérovirus ont été détectés dans 50 % des cas confirmés.Au moment de la rédaction du présent rapport, les données de la myélite flasque aiguë pour 2020 n'étaient pas encore disponibles; il n'est pour le moment pas possible de déterminer si une hausse du nombre de cas de myélite flasque aiguë sera observée en 2020.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".