Characteristics of US public schools with reported cases of novel influenza A (H1N1)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The 2009 pandemic of influenza A (H1N1) has disproportionately affected children and young adults, resulting in attention by public health officials and the news media on schools as important settings for disease transmission and spread. We aimed to characterize US schools affected by novel influenza A (H1N1) relative to other schools in the same communities. METHODS: A database of US school-related cases was obtained by electronic news media monitoring for early reports of novel H1N1 influenza between April 23 and June 8, 2009. We performed a matched case-control study of 32 public primary and secondary schools that had one or more confirmed cases of H1N1 influenza and 6815 control schools located in the same 23 counties as case schools. RESULTS: Compared with controls from the same county, schools with reports of confirmed cases of H1N1 influenza were less likely to have a high proportion of economically disadvantaged students (adjusted odds ratio (aOR) 0.385; 95% confidence interval (CI) 0.166-0.894) and less likely to have older students (aOR 0.792; 95% CI 0.670-0.938). CONCLUSIONS: We conclude that public schools with younger, more affluent students may be considered sentinels of the epidemic and may have played a role in its initial spread.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».