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Record W4385753979 · doi:10.14745/ccdr.v49i78a06f

Surveillance des infections invasives à streptocoque du groupe A (SGA) à Island Health, Colombie-Britannique, 2022

2023· article· fr· W4385753979 on OpenAlexaffvenueabout
Andrea Nw, Andrea Schut, C. Wood, Christine Urquhart, Claudia Bachman, Katelyn Thompson, Julia Evans, K. Mills, Lisa Wenstob, Theresa Restemeyer, Trista Galbraith, Shannon Mason, Stephanie M. Gabriel, Twyla Gasper, Cheryl Broeren, Francine Lewis, Dee Hoyano, Sandra Allison, Pamela Kibsey, Angela Reid, Maritia Gully, Carl Swanson

Bibliographic record

VenueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicStreptococcal Infections and Treatments
Canadian institutionsInstitut National de Santé Publique du QuébecPublic Health Agency of CanadaIsland Health
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : La maladie invasive à streptocoque du groupe A (SGA) est causée par la bactérie Streptococcus pyogenes du groupe A. En 2022, de multiples alertes de maladie pour le SGA dans la région d'Island Health, dans le contexte d'une augmentation des infections dans la population pédiatrique en Europe et aux États-Unis, ont incité à approfondir les recherches sur les tendances locales.Cette étude de surveillance résume les tendances épidémiologiques du SGA en 2022 dans la région couverte par Island Health, une autorité sanitaire régionale de la Colombie-Britannique.Méthodes : En Colombie-Britannique, le SGA est une maladie qui doit être déclarée; tous les cas confirmés sont signalés à l'autorité régionale et à l'autorité sanitaire provinciale (Centre de contrôle des maladies de la Colombie-Britannique).Le système de surveillance du SGA d'Island Health est passif et recueille des informations sur les cas identifiés par des tests de laboratoire.Les données de surveillance ont été résumées pour 2022 et comparées aux données historiques de 2017 à 2021.Résultats : En 2022, le taux d'incidence était de 11,4 cas pour 100 000 habitants (n = 101), soit le taux le plus élevé observé au cours des six dernières années.L'âge médian des cas était de 53 ans, avec un intervalle de 0 à 96 ans, et 64 % des cas étaient des hommes.Le risque d'infection le plus élevé a été signalé chez les hommes âgés de 40 à 59 ans, avec un taux d'incidence de 21,3 cas pour 100 000 habitants.Les types d'emm les plus fréquents étaient emm92 (n = 14), emm49 (n = 13) et emm83 (n = 12).Dans l'ensemble, 85 % (n = 86) des cas ont été hospitalisés, 21 % (n = 21) ont été admis en unité de soins intensifs et 6 % (n = 6) sont décédés.Conclusion : Cette étude montre que l'incidence de SGA dans la région d'Island Health a continué à augmenter tout au long de la pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19), atteignant son taux annuel le plus élevé en 2022.Contrairement aux rapports d'Europe et des États-Unis, il n'y a pas eu d'augmentation notable des infections dans la population pédiatrique.Compte tenu de l'augmentation soutenue de l'activité de SGA, il est impératif de poursuivre la surveillance et la description de l'épidémiologie de ces cas sur une base régulière.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.568
Threshold uncertainty score0.858

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
Admission routes3
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