Characterization and prediction of multiple episodes of different reportable diseases in Montreal residents, 1990-2012
Bibliographic record
Abstract
Les études épidémiologiques portant sur la signalisation des maladies à déclaration obligatoire (MADO) sont réalisées en tenant compte que d'une MADO à la fois et n'ont jamais décrites de multiples épisodes de différentes MADO chez un même individu. Une analyse qui tiendrait compte de toutes les MADO pourrait identifier des stratégies servant à empêcher des MADO à répétition et pourrait guider de futurs changements apportés aux interventions de santé publique. Nous avons utilisé des données de surveillance pour réaliser une analyse exploratoire ayant pour but de décrire la situation épidémiologique chez les Montréalais faisant des MADO à répétition. Entre 1990 et 2012, 179,455 cas de MADO vécus par 157,839 individus ont été déclarés à la direction de santé publique de Montréal. Une MADO sur cinq ont été signalée chez les personnes ayant eu plus d'un épisode. Ces personnes étaient plus susceptibles d'avoir des infections transmissibles sexuellement et par le sang (ITSS) et d'habiter dans le quartier comprenant le village gai de Montréal. Les maladies entériques, en tant que groupe, ont été signalées moins souvent chez les personnes ayant de multiples épisodes. Par contre, l'amibiase, la giardiase et la shigellose étaient signalées plus fréquemment chez les hommes avec plus d'un épisode que chez les hommes avec un seul épisode. Cette observation ajoute à la panoplie d'analyses épidémiologiques qui démontrent que les maladies entériques peuvent être transmissibles par voie sexuelle, en particulier chez les hommes ayant des relations sexuelles avec des hommes. Pour aider les autorités de santé publique à identifier les cas probables de maladies entériques acquises par voie sexuelle, nous avons développé une régression logistique pour prédire la probabilité d'acquérir une ITSS parmi les personnes signalées pour une maladie entérique. Le modèle de prédiction ayant le plus grand pouvoir prédictif était une régression logistique ayant comme prédicteurs âge, sexe, lieu de résidence, antécédents d'ITSS, ainsi que type de maladie entérique acquis. Ce modèle avait une aire sous la courbe de 0.77 et avait une calibration acceptable. Conséquemment, ce modèle de prédiction peut être utilisé pour guider les efforts d'enquête et de contrôle des maladies entériques.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".