Transmission dynamics and risk factors for pandemic H1N1‐related illness: outbreak investigation in a rural community of British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize the first-wave epidemiologic features of influenza-like illness (ILI) associated with the novel pandemic A/H1N1 [A(H1N1)pdm09] virus. METHODS: We used generalized linear mixed models (GLMM) to assess risk factors and non-parametric and/or parametric distributions to estimate attack rates, secondary attack rates (SAR), duration of illness, and serial interval during a laboratory-confirmed community outbreak of A(H1N1)pdm09 clustered around on-reserve residents and households of an elementary school in rural British Columbia, Canada, in late April/early May 2009. ILI details were collected as part of outbreak investigation by community telephone survey in early June 2009. RESULTS: Overall, 92/408 (23%) of participants developed ILI and 36/408 (9%) experienced medically attended ILI (MAILI). The overall SAR in households was 22%: highest among participants 1-4 years of age (yoa) (50%) followed by < 1 yoa (38%), 5-8 yoa (20%), 10-19 yoa (13%), 20-49 yoa (20%), and 50-64 yoa (0%). The median serial interval was estimated at 3·5 days (95% CI: 2·1-5·1). In multivariable GLMM analysis, having a chronic condition (OR: 2·58; 95% CI: 1·1-6·04), younger age [1-8 yoa: OR: 4·63; 95% CI: 2·25-9·52; 9-19 yoa: OR: 1·95; 95% CI: 0·97-3·9 (referent: ≥ 20 yoa)] and receipt of 2008-2009 influenza vaccine (OR: 2·68; 95% CI: 1·37-5·25) were associated with increased risk of ILI. Median duration of illness was 9 days, longer among those with chronic conditions (21 days). Median time to seeking care after developing illness was 4·5 days. On-reserve participants had higher chronic conditions, household density, ILI, MAILI, and SAR. CONCLUSIONS: During a community outbreak of A(H1N1)pdm09-related illness, we identified substantial clinical ILI attack rates exceeding 20% with secondary household attack rates as high as 50% in young children. The serial interval was short suggesting a narrow period to prevent transmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».