Enhanced risk of illness during the 1918 influenza pandemic after previous influenza-like illnesses in three military populations
Notice bibliographique
Résumé
The reasons for the unprecedented mortality during the 1918 influenza pandemic remain poorly understood. We examined morbidity records from three military cohorts from years prior to and during the 1918 pandemic period to assess the effects of previous respiratory illnesses on experiences during the pandemic. Clinical registers and morbidity lists were examined to identify all medical encounters for acute respiratory illnesses in students at two U.S. military officer training academies and Australian soldiers deployed in Europe. Influenza-like illness prior to the major pandemic wave of 1918 predisposed Australian soldiers [relative risk (RR) 1·37, 95% confidence interval (CI) 1·18-1·60, P < 0·0001] and US officer trainees at West Point (RR 3·10, 95% CI 2·13-4·52, P < 0·0001) and Annapolis (RR 2·03, 95% CI 1·65-2·50, P < 0·0001) to increased risks of medically treated illnesses in late 1918. The findings suggest that susceptibility to and/or clinical expressions of the 1918 pandemic influenza virus depended on previous experiences with respiratory infectious agents. The findings are consistent with observations during the 2009 pandemic in Canada and may reflect antibody-dependent enhancement of influenza infection.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».