Évaluation d'un système de surveillance hospitalière du virus respiratoire syncytial en temps réel, Ontario, Canada, 2022–2023
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Le virus respiratoire syncytial (VRS) a connu une recrudescence au cours de la saison respiratoire 2022-2023, après une faible activité pendant la pandémie.Afin de suivre la saison du VRS en temps réel et de faciliter la planification des soins de santé, l'Ontario a mis en place un système de déclaration quotidienne des lits d'hôpitaux par groupe d'âge (0 à 17 ans, 18 à 64 ans, 65 ans et plus) pour les hospitalisations dues au VRS.Objectifs : Évaluer l'exhaustivité et la qualité de la surveillance en temps réel nouvellement introduite par rapport à la Base de données sur les congés des patients (BDCP) codées selon la CIM-10 en fin de saison, du 22 novembre 2022 au 31 mars 2023.Méthodes : Les hospitalisations dues au virus respiratoire syncytial provenant des deux sources de données ont été comparées à la positivité du VRS en laboratoire afin d'évaluer la concordance avec l'activité globale du virus.Une comparaison longitudinale par groupe d'âge a été évaluée par une corrélation croisée décalée dans le temps entre les données de soumission quotidienne et les BDCP, y compris les coefficients de corrélation croisée pour chaque décalage dans le temps, la limite de confiance et la valeur de corrélation la plus élevée.Résultats : Les deux sources de données ont suivi les tendances de la positivité du VRS.Les données par groupes d'âge ont montré un pic précoce d'admissions pédiatriques suivie d'un pic d'hospitalisations d'adultes et de personnes âgées.La surveillance quotidienne a systématiquement sous-estimé les hospitalisations, avec un pic de 430 lits par BDCP le 7 janvier 2023, contre 322 lits (75 %) pour la déclaration quotidienne le même jour.Les valeurs maximales du coefficient de corrélation étaient de 0,67 (tous âges confondus), 0,57 (0 à 17 ans), 0,66 (18 à 64 ans) et 0,63 (65 ans et plus).Conclusion : La mise en place d'une déclaration quotidienne pour les hôpitaux a permis de dégager des tendances précises sur les hospitalisations dues au VRS par groupe d'âge, afin d'orienter la planification des soins de santé et de la santé publique au cours de la saison.
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 | 0.018 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".