Invasive bacterial infections following influenza: a time‐series analysis in Montréal, Canada, 1996–2008
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shared seasonal patterns, such as between influenza and some respiratory bacterial infections, can create associations between phenomena not causally related. OBJECTIVES: To estimate the association of influenza with subsequent bacterial infections after full adjustment for confounding by seasonal and long-term trends. METHODS: Time series of weekly counts of notified cases of invasive infections with Haemophilus influenzae, Neisseria meningitidis, Streptococcus pneumoniae and Streptococcus pyogenes, in Montréal, Canada, 1996-2008, were modelled by negative binomial regression, with terms representing seasonal and long-term trends and terms for numbers of positive laboratory tests for influenza A and B. RESULTS: The associations of S. pneumoniae, H. influenzae and N. meningitidis with influenza disappeared after seasonal terms were added to the model. However, the influenza B count remained associated with the S. pyogenes counts for the same week and the following week: S. pyogenes incidence rate ratios were 1.0376 (95% CI: 1.0009-1.0757) and 1.0354 (0.9958-1.0766), respectively, for each increase of 1 in the influenza count. CONCLUSIONS: Influenza B accounts for about 8 percnt; of the incidence of invasive S. pyogenes infections, over and above any effect associated with modellable seasonal and long-term trends. This association of influenza B with S. pyogenes infections can be attributed largely to the years 1997, 2001, 2007 and 2008, when late peaks in influenza B counts were followed by peaks in S. pyogenes notifications. This finding reinforces the case for universal immunization against influenza, as partial protection against the 'flesh eating disease'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».