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Enregistrement W1987658481 · doi:10.2105/ajph.2012.300814

The Social Determinants of Health and Pandemic H1N1 2009 Influenza Severity

2012· article· en· W1987658481 sur OpenAlexafffundabout
Elizabeth C. Lowcock, Laura C. Rosella, Julie Foisy, Allison McGeer, Natasha S. Crowcroft

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term CarePublic Health Agency of CanadaUniversity Health Network
Mots-clésPandemicMedicineLogistic regressionSocial determinants of healthDemographyEnvironmental healthH1N1 influenzaMultivariate analysisPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We explored the effects of social determinants of health on pandemic H1N1 2009 influenza severity and the role of clinical risk factors in mediating such associations. METHODS: We used multivariate logistic regression with generalized estimating equations to examine the associations between individual- and ecological-level social determinants of health and hospitalization for pandemic H1N1 2009 illness in a case-control study in Ontario, Canada. RESULTS: During the first pandemic phase (April 23-July 20, 2009), hospitalization was associated with having a high school education or less and living in a neighborhood with high material or total deprivation. We also observed the association with education in the second phase (August 1-November 6, 2009). Clinical risk factors for severe pandemic H1N1 2009 illness mediated approximately 39% of the observed association. CONCLUSIONS: The main clinical risk factors for severe pandemic H1N1 2009 illness explain only a portion of the associations observed between social determinants of health and hospitalization, suggesting that the means by which the social determinants of health affect pandemic H1N1 2009 outcomes extend beyond clinically recognized risk factors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,404
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,113 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations137
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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