Population mortality during the outbreak of Severe Acute Respiratory Syndrome in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extraordinary infection control measures limited access to medical care in the Greater Toronto Area during the 2003 Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) outbreak. The objective of this study was to determine if the period of these infection control measures was associated with changes in overall population mortality due to causes other than SARS. METHODS: Observational study of death registry data, using Poisson regression and interrupted time-series analysis to examine all-cause mortality rates (excluding deaths due to SARS) before, during, and after the SARS outbreak. The population of Ontario was grouped into the Greater Toronto Area (N = 2.9 million) and the rest of Ontario (N = 9.3 million) based upon the level of restrictions on delivery of clinical services during the SARS outbreak. RESULTS: There was no significant change in mortality in the Greater Toronto Area before, during, and after the period of the SARS outbreak in 2003 compared to the corresponding time periods in 2002 and 2001. The rate ratio for all-cause mortality during the SARS outbreak was 0.99 [95% Confidence Interval (CI) 0.93-1.06] compared to 2002 and 0.96 [95% CI 0.90-1.03] compared to 2001. An interrupted time series analysis found no significant change in mortality rates in the Greater Toronto Area associated with the period of the SARS outbreak. CONCLUSION: Limitations on access to medical services during the 2003 SARS outbreak in Toronto had no observable impact on short-term population mortality. Effects on morbidity and long-term mortality were not assessed. Efforts to contain future infectious disease outbreaks due to influenza or other agents must consider effects on access to essential health care services.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».