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Enregistrement W2044591518 · doi:10.1371/journal.pmed.1001558

Global Mortality Estimates for the 2009 Influenza Pandemic from the GLaMOR Project: A Modeling Study

2013· article· en· W2044591518 sur OpenAlexfundno aff
Lone Simonsen, Peter Spreeuwenberg, Roger Lustig, Robert J. Taylor, Douglas Fleming, Madelon Kroneman, Maria D. Van Kerkhove, Anthony W. Mounts, W J Paget

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterStatens Serum InstitutRijksinstituut voor Volksgezondheid en MilieuMedical Research CouncilRobert Koch InstitutNational Institutes of HealthChinese Center for Disease Control and PreventionArizona State UniversityNSW Ministry of HealthNederlands Instituut voor Onderzoek van de GezondheidszorgPublic Health EnglandUniversity of New South WalesUniversity of OtagoKoch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of TechnologyInstituto de Salud Carlos IIINational University of SingaporePublic Health Agency of CanadaPan American Health OrganizationCenters for Disease Control and PreventionKeiyu HospitalEuropean Centre for Disease Prevention and ControlNational Health Laboratory ServiceKorea Centers for Disease Control and PreventionInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleBill and Melinda Gates FoundationAssistance publique-Hôpitaux de ParisGeorge Washington UniversityUniversity of Hong KongPublic Health AgencyScience and Technology DirectorateU.S. Department of Homeland Security
Mots-clésPandemicDemographyMortality ratePopulationMedicinePublic healthGlobal healthInfluenza pandemicEnvironmental healthGeographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Assessing the mortality impact of the 2009 influenza A H1N1 virus (H1N1pdm09) is essential for optimizing public health responses to future pandemics. The World Health Organization reported 18,631 laboratory-confirmed pandemic deaths, but the total pandemic mortality burden was substantially higher. We estimated the 2009 pandemic mortality burden through statistical modeling of mortality data from multiple countries. METHODS AND FINDINGS: We obtained weekly virology and underlying cause-of-death mortality time series for 2005-2009 for 20 countries covering ∼35% of the world population. We applied a multivariate linear regression model to estimate pandemic respiratory mortality in each collaborating country. We then used these results plus ten country indicators in a multiple imputation model to project the mortality burden in all world countries. Between 123,000 and 203,000 pandemic respiratory deaths were estimated globally for the last 9 mo of 2009. The majority (62%-85%) were attributed to persons under 65 y of age. We observed a striking regional heterogeneity, with almost 20-fold higher mortality in some countries in the Americas than in Europe. The model attributed 148,000-249,000 respiratory deaths to influenza in an average pre-pandemic season, with only 19% in persons <65 y. Limitations include lack of representation of low-income countries among single-country estimates and an inability to study subsequent pandemic waves (2010-2012). CONCLUSIONS: We estimate that 2009 global pandemic respiratory mortality was ∼10-fold higher than the World Health Organization's laboratory-confirmed mortality count. Although the pandemic mortality estimate was similar in magnitude to that of seasonal influenza, a marked shift toward mortality among persons <65 y of age occurred, so that many more life-years were lost. The burden varied greatly among countries, corroborating early reports of far greater pandemic severity in the Americas than in Australia, New Zealand, and Europe. A collaborative network to collect and analyze mortality and hospitalization surveillance data is needed to rapidly establish the severity of future pandemics. Please see later in the article for the Editors' Summary.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,309
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations500
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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