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Enregistrement W2104040437 · doi:10.1371/journal.pmed.1001053

Risk Factors for Severe Outcomes following 2009 Influenza A (H1N1) Infection: A Global Pooled Analysis

2011· article· en· W2104040437 sur OpenAlexaffabout
Maria D. Van Kerkhove, Katelijn Vandemaele, Vivek Shinde, Giovanna Jaramillo-Gutierrez, Artemis Koukounari, Christl A. Donnelly, Luis O. Carlino, Rhonda Owen, Louise Pelletier, Julie Vachon, Claudia González, Hongjie Yu, Zijian Feng, Shuk Kwan Chuang, Albert Ka-Wing Au, Silke Buda, Gérard Krause, Walter Haas, Isabelle Bonmarin, Kiyosu Taniguichi, Kensuke Nakajima, Tokuaki Shobayashi, Yoshihiro Takayama, Tomi Sunagawa, Jean‐Michel Héraud, Arnaud Orelle, E. V. Palacios, Marianne A. B. van der Sande, Cornelia C. H. Wielders, Darren Hunt, Jeffrey Cutter, Vernon J. Lee, Juno Thomas, Patricia Santa-Olalla, María José Sierra-Moros, Wanna Hanshaoworakul, Kumnuan Ungchusak, Richard Pebody, Seema Jain, Anthony W. Mounts

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPan American Health OrganizationCenters for Disease Control and PreventionGlaxoSmithKlineMedical Research CouncilRijksinstituut voor Volksgezondheid en MilieuBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineDemographyPer capitaPopulationRelative riskPandemicChinaDiseaseEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyConfidence intervalInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since the start of the 2009 influenza A pandemic (H1N1pdm), the World Health Organization and its member states have gathered information to characterize the clinical severity of H1N1pdm infection and to assist policy makers to determine risk groups for targeted control measures. METHODS AND FINDINGS: Data were collected on approximately 70,000 laboratory-confirmed hospitalized H1N1pdm patients, 9,700 patients admitted to intensive care units (ICUs), and 2,500 deaths reported between 1 April 2009 and 1 January 2010 from 19 countries or administrative regions--Argentina, Australia, Canada, Chile, China, France, Germany, Hong Kong SAR, Japan, Madagascar, Mexico, The Netherlands, New Zealand, Singapore, South Africa, Spain, Thailand, the United States, and the United Kingdom--to characterize and compare the distribution of risk factors among H1N1pdm patients at three levels of severity: hospitalizations, ICU admissions, and deaths. The median age of patients increased with severity of disease. The highest per capita risk of hospitalization was among patients <5 y and 5-14 y (relative risk [RR] = 3.3 and 3.2, respectively, compared to the general population), whereas the highest risk of death per capita was in the age groups 50-64 y and ≥65 y (RR = 1.5 and 1.6, respectively, compared to the general population). Similarly, the ratio of H1N1pdm deaths to hospitalizations increased with age and was the highest in the ≥65-y-old age group, indicating that while infection rates have been observed to be very low in the oldest age group, risk of death in those over the age of 64 y who became infected was higher than in younger groups. The proportion of H1N1pdm patients with one or more reported chronic conditions increased with severity (median = 31.1%, 52.3%, and 61.8% of hospitalized, ICU-admitted, and fatal H1N1pdm cases, respectively). With the exception of the risk factors asthma, pregnancy, and obesity, the proportion of patients with each risk factor increased with severity level. For all levels of severity, pregnant women in their third trimester consistently accounted for the majority of the total of pregnant women. Our findings suggest that morbid obesity might be a risk factor for ICU admission and fatal outcome (RR = 36.3). CONCLUSIONS: Our results demonstrate that risk factors for severe H1N1pdm infection are similar to those for seasonal influenza, with some notable differences, such as younger age groups and obesity, and reinforce the need to identify and protect groups at highest risk of severe outcomes. 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,012
Bibliométrie0,0040,004
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)0,0020,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations729
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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