Age Distribution of Infection and Hospitalization Among Canadian First Nations Populations During the 2009 H1N1 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We estimated age-standardized ratios of infection and hospitalization among Canadian First Nations (FN) populations and compared their distributions with those estimated for non-FN populations in Manitoba, Canada. METHODS: For the spring and fall 2009 waves of the H1N1 pandemic, we obtained daily numbers of laboratory-confirmed and hospitalized cases of H1N1 infection, stratified by 5-year age groups and FN status. We calculated age-standardized ratios with confidence intervals for each wave and compared ratios between age groups in each ethnic group and between the 2 waves for FN and non-FN populations. RESULTS: Incidence and hospitalization ratios in all FN age groups during the first wave were significantly higher than those in non-FN age groups (P < .001). The highest ratios were observed in FN young children aged 0 to 4 years. During the second wave, these ratios tended to decrease in FN populations and increase in non-FN populations, especially among groups younger than 30 years. CONCLUSIONS: Incidence and hospitalization ratios in FN populations were higher than or equivalent to ratios in non-FN populations. Our findings support the need to develop targeted prevention and control strategies specifically for vulnerable FN and remote communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».