Évaluation de l'impact de la pandémie de COVID-19 sur les tendances de certaines maladies entériques contractées en voyage au Canada
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Des millions de Canadiens contractent chaque année des maladies entériques, dont beaucoup sont contractées au cours d'un voyage international ou y sont associées.Comme le nombre de Canadiens voyageant fluctue tout au long de l'année, on s'attendait à une variation semblable du nombre de maladies entériques contractées en voyage.On s'attendait aussi à une variation du nombre de maladies entériques contractées au cours d'un voyage pendant les restrictions de la pandémie de COVID-19.Objectif : Cette étude vise à explorer les tendances du nombre et de la distribution de certaines infections entériques contractées en voyage au Canada, de mai 2017 à avril 2023.Méthodes : Pour évaluer les tendances, des tests de Student et des modèles de régression binomiale négative ont été réalisés.Des changements en pourcentage et des risques relatifs ont été calculés pour évaluer l'impact de la pandémie sur les maladies entériques contractées au cours d'un voyage.Résultats : Les résultats ont mis en évidence un pic saisonnier dans le nombre de maladies entériques contractées en voyage qui ont été signalées au cours de l'hiver et du printemps, avant et après les restrictions de voyage liées à la pandémie (mai 2017 à février 2020 et septembre 2021 à avril 2023).En outre, le nombre de maladies entériques contractées en voyage ajoutées aux groupes de maladies entériques dont les cas ont été recensés dans plus d'une province ou d'un territoire (multijuridictionnel) a diminué pendant et après la levée des restrictions de voyage liées à la COVID-19.Toutefois, les cas signalés après les restrictions de voyage présentaient un risque plus élevé d'être ajoutés à une éclosion multijuridictionnelle de maladies entériques par rapport à la période précédant les restrictions de voyage.Conclusion : Les restrictions pour les voyages non essentiels et les changements dans les comportements en matière de soins de santé dus à la pandémie expliquent probablement en partie l'évolution du nombre de maladies entériques contractées en voyage observée pendant la mise en œuvre des restrictions de voyage et après leur levée.Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour expliquer le risque accru de maladies ajoutées aux éclosions multijuridictionnelles de maladies entériques après la levée des restrictions de voyage par rapport à la période précédant la pandémie de COVID-19.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".