Ethnic disparities in acquiring 2009 pandemic H1N1 influenza: a case–control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Novel risk factors were associated with the 2009 pandemic A/H1N1 virus (pH1N1). Ethnicity was among these risk factors. Ethnic disparities in hospitalization and death due to pH1N1 were noted. The purpose of this study is to determine whether there are ethnic disparities in acquiring the 2009 pandemic H1N1. METHODS: We conducted a test-negative case-control study of the risk of pH1N1 infection using data from Ontario, Canada. Cases were laboratory confirmed to have influenza using reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR), and controls were obtained from the same population and were RT-PCR negative. Multivariate logistic regression was used to determine the association between ethnicity and pH1N1 infection, while adjusting for demographic, clinical and ecological covariates. RESULTS: Adult cases were more likely than controls to be self-classified as East/Southeast Asian (OR = 2.59, 95% CI 1.02-6.57), South Asian (OR = 6.22, 95% CI 2.01-19.24) and Black (OR = 9.72, 95% CI 2.29-41.27). Pediatric cases were more likely to be self-identified as Black (OR = 6.43, 95% CI 1.83-22.59). However, pediatric cases without risk factors for severe influenza infection were more likely to be South Asian (OR 2.92, 95% CI 1.11-7.68), Black (OR 16.02, 95% CI 2.85-89.92), and West Asian/Arab, Latin American or Multi-racial groups (OR 3.09 95% CI 1.06-9.00). CONCLUSIONS: pH1N1 cases were more likely to come from certain ethnic groups compared to test-negative controls. Insights into whether these disparities arise due to social or biological factors are needed in order to understand what approaches can be taken to reduce the burden of a future influenza pandemic.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».