Commentaire sur l'adoption d'une approche fondée sur les tests ou sur les syndromes pour la déclaration et la gestion des éclosions en milieu hospitalier et institutionnel
Bibliographic record
Abstract
À l'heure actuelle, l'Ontario, comme la plupart des autres territoires de compétence au Canada, utilise une définition de surveillance basée sur les syndromes pour les éclosions d'infections respiratoires aiguës (IRA) dans les institutions et les hôpitaux publics.Les éclosions confirmées sont définies comme étant soit deux ou plusieurs cas d'IRA en 48 heures avec un lien épidémiologique commun et au moins un cas confirmé en laboratoire, soit trois cas d'IRA survenus en 48 heures avec un lien épidémiologique commun, mais pas nécessairement avec une confirmation en laboratoire.Cependant, avec l'adoption d'approches plus larges basées sur les tests pour les patients/résidents malades tout au long de la pandémie, de nouveaux défis sont apparus concernant la déclaration et la gestion des éclosions d'IRA avec une variété de scénarios dans les résultats des tests respiratoires.Les décisions, y compris la détermination du lien épidémiologique en cas de résultats discordants/négatifs, sont devenues plus compliquées avec l'ajout de résultats de tests propres au virus pour chaque personne malade.La définition des cas d'IRA et les conseils de prise en charge ont été mis à jour en 2018.L'objectif de ce commentaire est de mettre en évidence les tendances épidémiologiques des éclosions d'IRA en Ontario au cours de la saison 2022-2023 par rapport aux saisons antérieures à la pandémie, soit 2018-2019 et 2019-2020.Cette présentation est suivie d'une discussion sur les avantages et les défis liés à la mise en œuvre d'une approche basée sur les tests par rapport à une approche basée sur les syndromes pour les éclosions d'IRA.
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 | 0.032 | 0.155 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.049 | 0.041 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.004 |
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".