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Enregistrement W1977137851 · doi:10.1111/irv.12082

Impact of H1N1 on socially disadvantaged populations: summary of a systematic review

2013· review· en· W1977137851 sur OpenAlexafffund
Andrea C. Tricco, Erin Lillie, Charlene Soobiah, Laure Perrier, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueInfluenza and Other Respiratory Viruses · 2013
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWorld Health Organization
Mots-clésMedicineDisadvantagedEthnic groupConfidence intervalAbsenteeismDemographyOdds ratioPandemicPopulationMEDLINEEnvironmental healthDiseaseInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous reviews found that the H1N1 pandemic was associated with a large proportion of hospitalizations, severe illness, workplace absenteeism, and high costs. However, the burden among socially disadvantaged groups of the population is unclear. This is a summary of a previously published systematic review commissioned by the World Health Organization on the burden of H1N1 pandemic (influenza A/Mexico/2009 (H1N1)) among socially disadvantaged populations. METHODS: MEDLINE and EMBASE were searched to identify studies reporting hospitalization, severe illness, and mortality attributable to the 2009 H1N1 pandemic among socially disadvantaged populations, including ethnic minorities and low-income or lower-middle-income economy countries (LIC/LMIC). SAS and Review Manager were used to conduct random effects meta-analysis. RESULTS: Forty-eight cohort studies and 14 companion reports including 44 777 patients were included after screening 787 citations and 164 full-text articles. Twelve of the included studies provided data on LIC/LMIC, including one study from Guatemala, two from Morocco, one from Pakistan, and eight from India, plus four companion reports. The rest provided data on ethnic minorities living in high-income economy countries (HIC). Significantly more hospitalizations were observed among ethnic minorities versus nonethnic minorities in two North American studies [1313 patients, odds ratio (OR) 2·26 (95% confidence interval: 1·53-3·32)]. Among hospitalized patients in HIC, statistically significant differences in intensive care unit admissions (n = 8 studies, 15 352 patients, OR 0·84 [0·69-1·02]) and deaths (n = 6 studies, 14 757 patients, OR 0·85 [95% CI: 0·73-1·01]) were not observed. CONCLUSION: We found significantly more hospitalizations among ethnic minorities versus nonethnic minorities in North America, yet no differences in intensive care unit admissions or deaths among H1N1-infected hospitalized patients were observed in North America and Australia. Our results suggest a similar burden of H1N1 between ethnic minorities and nonethnic minorities living in HIC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,013
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,511
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,073 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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