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Enregistrement W2146948188 · doi:10.1371/journal.pmed.0030401

Empirical Evidence for the Effect of Airline Travel on Inter-Regional Influenza Spread in the United States

2006· article· en· W2146948188 sur OpenAlexfundno aff
John S. Brownstein, Cecily J. Wolfe, Kenneth D. Mandl

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésAir travelPandemicEmpirical evidenceGeographyHuman mortality from H5N1Environmental healthDemographyAviationMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)DiseaseEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The influence of air travel on influenza spread has been the subject of numerous investigations using simulation, but very little empirical evidence has been provided. Understanding the role of airline travel in large-scale influenza spread is especially important given the mounting threat of an influenza pandemic. Several recent simulation studies have concluded that air travel restrictions may not have a significant impact on the course of a pandemic. Here, we assess, with empirical data, the role of airline volume on the yearly inter-regional spread of influenza in the United States. METHODS AND FINDINGS: We measured rate of inter-regional spread and timing of influenza in the United States for nine seasons, from 1996 to 2005 using weekly influenza and pneumonia mortality from the Centers for Disease Control and Prevention. Seasonality was characterized by band-pass filtering. We found that domestic airline travel volume in November (mostly surrounding the Thanksgiving holiday) predicts the rate of influenza spread (r(2) = 0.60; p = 0.014). We also found that international airline travel influences the timing of influenza mortality (r(2) = 0.59; p = 0.016). The flight ban in the US after the terrorist attack on September 11, 2001, and the subsequent depression of the air travel market, provided a natural experiment for the evaluation of flight restrictions; the decrease in air travel was associated with a delayed and prolonged influenza season. CONCLUSIONS: We provide the first empirical evidence for the role of airline travel in long-range dissemination of influenza. Our results suggest an important influence of international air travel on the timing of influenza introduction, as well as an influence of domestic air travel on the rate of inter-regional influenza spread in the US. Pandemic preparedness strategies should account for a possible benefit of airline travel restrictions on influenza spread.

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)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,524
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,020 · 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'étudeObservationnel
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

Citations290
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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