Role of influenza and other respiratory viruses in admissions of adults to Canadian hospitals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to estimate age-specific hospitalization rates attributed to influenza and other virus for adults. METHODS: Admissions from Canada's national hospitalization database (Canadian Institute of Health Information), from 1994/95 to 1999/2000, were modeled as a function of proxy variables for influenza, respiratory syncytial virus (RSV) and other viral activity, seasonality and trend using a Poisson regression model and stratified by age group. RESULTS: The average annual influenza-attributed hospitalization rate for all adults, 20 years of age or older, over the study period, which included three severe seasons, was an estimated 65/100,000 population (95% CI 63-67). Among persons aged 65 and over, 270-340 admissions per 100,000 population per year were attributed to influenza, while 30-110, 60-90 and 130-350 per 100,000 were attributed to RSV, parainfluenza (PIV) and other respiratory viruses, respectively. Although marked season-to-season variation in age-specific hospitalization rates attributable to influenza was observed in persons 50 years of age and older, increasing risk with age was preserved at all time periods. CONCLUSIONS: Influenza, RSV, PIV and other respiratory viruses were all associated with morbidity requiring hospitalization, while influenza was responsible for peak respiratory admissions. The burden of health care utilization associated with respiratory viruses is appreciable beginning in the sixth decade and increases significantly with age.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».