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Record W4398764239 · doi:10.14745/ccdr.v50i05a02f

Surveillance des pneumococcies invasives au Canada, 2021–2022

2024· article· fr· W4398764239 on OpenAlexvenueaboutno aff
Averil Griffith, Alyssa Golden, Brigitte Lefebvre, Allison McGeer, Gregory J Tyrell, George G. Zhanel, Julianne V. Kus, Linda Hoang, Jessica Minion, Paul Van Caeseele, Hanan Smadi, David Haldane, Yu Yang, Xiaofeng Ding, Laura Steven, Jan McFadzen, Kristyn Franklin, Irene Martín

Bibliographic record

VenueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicPneumonia and Respiratory Infections
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyEnvironmental sciencePolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Les pneumococcies invasives (PI, Streptococcus pneumoniae) sont une maladie à déclaration obligatoire au Canada depuis 2000.L'utilisation de vaccins conjugués a entraîné une modification de la répartition des sérotypes au fil du temps.Ce rapport est un résumé des données démographiques, des sérotypes et de la résistance aux antimicrobiens des isolats de PI collectés au Canada en 2021 et 2022.Méthodes : Le Laboratoire national de microbiologie (LNM) de l'Agence de la santé publique du Canada, situé à Winnipeg (Manitoba), collabore avec les laboratoires de santé publique provinciaux et territoriaux pour assurer la surveillance nationale des maladies infectieuses.En 2021, 1 999 isolats ont été signalés et en 2022, 3 775.Le sérotype a été déterminé par la réaction de Quellung ou le séquençage du génome entier (SGE).La sensibilité aux antimicrobiens a été déterminée par les méthodes SGE, la technique de microdilution en milieu liquide ou les données partagées par les collaborateurs du programme de l'alliance canadienne de résistance aux antimicrobiens à l'Université du Manitoba.Les taux d'incidence des PI au sein de la population ont été obtenus par l'entremise du Système canadien de surveillance des maladies à déclaration obligatoire.Résultats : L'incidence des PI au Canada était de 5,62 cas pour 100 000 habitants en 2021, en baisse par rapport au pic de 10,86 cas pour 100 000 habitants en 2018.Les sérotypes présentant des tendances à la hausse (p < 0,05) entre 2018 et 2022 comprenaient : 4 (6,1 %-12,4 %), 9V (1,0 %-5,1 %) et 12F 4,8 %-5,4 %).La prévalence globale des sérotypes du PCV13 a augmenté au cours de la même période (31,2 %-41,5 %, p < 0,05), tandis que la prévalence des types non vaccinaux a diminué de manière significative (27,3 %-21,5 %, p < 0,0001).Les taux les plus élevés de résistance aux antimicrobiens en 2021 et 2022 ont été observés avec la clarithromycine (21 %, 2021; 24 %, 2022) et l'érythromycine (22 %, 2021; 24 %, 2022).Les PI multirésistantes ont continué d'augmenter entre 2018 et 2022 (6,7 %-12,6 %, p < 0,05).Conclusion : Le nombre de cas de PI a continué à diminuer en 2021 par rapport aux années précédentes, mais 2022 a vu un retour aux niveaux antérieurs à la COVID-19.La prévalence des maladies attribuables aux sérotypes 3, 4, 9V et 19F du PCV13, ainsi qu'aux sérotypes 12F et 20 autres que le PCV13, est en augmentation.Il est essentiel de surveiller les maladies infectieuses pour suivre l'évolution de la distribution des sérotypes et de la résistance aux antimicrobiens.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
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 score0.022
Threshold uncertainty score0.161

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.013
GPT teacher head0.232
Teacher spread0.219 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes2
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