Every Year Is an Influenza Pandemic for Children: Can We Stop Them?
Notice bibliographique
Résumé
The annual attack rate for influenza in children is high, the highest of any age group. It is estimated that 10% to 40% of children are infected with influenza each winter, a figure similar to the attack rate reported for children during the 2009 H1N1 pandemic.1–4 Children with underlying medical conditions bear a disproportionate burden of influenza-related morbidity and mortality.5–7 Two studies in this issue of Pediatrics add to the compelling body of evidence that children with neurologic conditions are at particularly high risk of complications resulting from influenza infection. In the first, Tran and colleagues report that children with underlying neurologic conditions in Canada had an increased risk of ICU admission after either seasonal or pandemic influenza A infection.8 In the second, Blanton et al report that neurologic disorders were identified in nearly half of all pediatric deaths associated with 2009 H1N1 pandemic influenza in the United States.9 An equally important observation from these studies, however, is the significant morbidity associated with influenza infection among children without known risk factors. Half of all hospitalizations from seasonal influenza A during 2004–2009 and almost a third of all deaths during the 2009–2010 pandemic occurred in children … Address correspondence to Paul V. Effler, MD, MPH, Communicable Disease Control Directorate, Department of Health, 227 Stubbs Terrace Road, Shenton Park, Australia. E-mail: pauleffler{at}gmail.com
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».