La surveillance sentinelle pour les maladies vectorielles : une étude de cas de la maladie de Lyme au Canada \nSentinel surveillance for vector-borne disease : a case study of Lyme disease in Canada
Bibliographic record
Abstract
Les maladies vectorielles sont en processus d’émergence à travers le monde. Au Canada, la maladie de Lyme (ML) a été identifiée comme une maladie infectieuse émergente prioritaire. La surveillance, si elle est efficace, peut suivre le portrait d’une maladie en évolution afin d'informer les autorités de santé publique; toutefois, en raison de ressources limitées, elle doit être optimisée. La surveillance sentinelle permet de réduire les coûts, car un nombre limité d'unités statistiques sont mesurées de manière répétée dans le temps. Néanmoins, ces unités sentinelles doivent être représentatives du portrait épidémiologique de la maladie pour assurer l'efficacité du système de surveillance. Le premier objectif de cette thèse était d'évaluer la représentativité de la surveillance sentinelle pour décrire le risque de ML au Québec, Canada. Deux types de systèmes de surveillance active acarologique sont déjà en place au Québec : 1) un système sentinelle, où les sites de terrain sentinelles sont maintenus constants et visités à chaque saison de terrain, et 2) un système de surveillance basé sur le risque où les sites accessoires sont priorisés en fonction de leur profil de risque. Des mesures de danger acarologique, en termes d'estimations de la densité de nymphes, ont été dérivées des sites sentinelles entre 2015 et 2019 et comparées à celles obtenues dans les sites accessoires. Les mesures de danger acarologique dérivées des sites sentinelles ont également été corrélées avec le nombre de cas humains rapportés à l'échelle municipale pour déterminer si elles étaient représentatives du risque de ML pour la population humaine. Il a été démontré que le système de surveillance sentinelle était capable de suivre les tendances spatio-temporelles d’incidence de ML dans les populations humaines de la zone d'étude et fournissait un meilleur indicateur de l’incidence de ML par rapport au système de surveillance basé sur le risque. Cependant, bien que les modèles aient pu prédire le risque de maladie de Lyme, les sites sentinelles n'ayant pas été choisis selon une approche validée, on peut émettre l’hypothèse que l’utilisation d'une approche holistique standardisée pour la sélection de sites sentinelles pourrait optimiser le design spatial du système de surveillance. Le deuxième objectif de cette thèse était de développer une telle approche et de l'appliquer à une étude de cas : la surveillance acarologique sentinelle pour le risque de ML à travers le Canada. Une revue de la portée a été utilisée pour inventorier les initiatives précédentes de surveillance sentinelle pour les maladies vectorielles, et pour cataloguer les critères qui ont été utilisés pour sélectionner les emplacements des unités sentinelles dans la zone d'étude. Les articles pertinents ont ensuite été analysés à l'aide d'une revue du type réaliste afin de créer un outil décisionnel permettant de sélectionner des critères pertinents pour la planification du design spatial d'un système de surveillance sentinelle pour les maladies vectorielles. Enfin, l'outil a été utilisé lors de la création d'un nouveau réseau de surveillance sentinelle pour le risque de ML au Canada; les critères retenus ont été incorporés dans une analyse multi-critères spatiale afin de sélectionner les régions sentinelles pour le réseau de surveillance acarologique active. Dans l'ensemble, cette thèse a exploré la surveillance sentinelle pour les maladies vectorielles, et a développé et testé une approche pour optimiser et standardiser la planification du design spatial des systèmes de surveillance sentinelle pour les maladies vectorielles. Dans de futurs travaux, cette approche devrait être mise en œuvre, évaluée et validée pour d’autres maladies et contextes épidémiologiques.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".