Seroprevalence of Pandemic Influenza H1N1 in Ontario from January 2009–May 2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We designed a seroprevalence study using multiple testing assays and population sources to estimate the community seroprevalence of pH1N1/09 and risk factors for infection before the outbreak was recognized and throughout the pandemic to the end of 2009/10 influenza season. METHODS: Residual serum specimens from five time points (between 01/2009 and 05/2010) and samples from two time points from a prospectively recruited cohort were included. The distribution of risk factors was explored in multivariate adjusted analyses using logistic regression among the cohort. Antibody levels were measured by hemagglutination inhibition (HAI) and microneutralization (MN) assays. RESULTS: Residual sera from 3375 patients and 1024 prospectively recruited cohort participants were analyzed. Pre-pandemic seroprevalence ranged from 2%-12% across age groups. Overall seropositivity ranged from 10%-19% post-first wave and 32%-41% by the end of the 2009/10 influenza season. Seroprevalence and risk factors differed between MN and HAI assays, particularly in older age groups and between waves. Following the H1N1 vaccination program, higher GMT were noted among vaccinated individuals. Overall, 20-30% of the population was estimated to be infected. CONCLUSIONS: Combining population sources of sera across five time points with prospectively collected epidemiological information yielded a complete description of the evolution of pH1N1 infection.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».