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Enregistrement W2544870050 · doi:10.1186/s12879-016-1966-4

Predictors of influenza among older adults in the emergency department

2016· article· en· W2544870050 sur OpenAlexafffundabout
Po-Po Lam, Brenda L. Coleman, Karen Green, Jeff Powis, David Richardson, Kevin Katz, Bjug Borgundvaag, Telisha Smith-Gorvie, Jeffrey C. Kwong, Susan J. Bondy, Allison McGeer

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSchwartz/Reisman Emergency Medicine InstituteNorth York General HospitalWilliam Osler Health SystemUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto East General HospitalPublic Health OntarioMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchF. Hoffmann-La Roche
Mots-clésMedicineEpidemiologyEmergency departmentTriageLogistic regressionMedical microbiologyOdds ratioInfluenza-like illnessEmergency medicineInternal medicineInfluenza vaccinePediatricsVaccinationImmunologyVirusPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diagnosis of influenza in older adults may be complicated by atypical presentations or when patients present with complications of an underlying illness. We aimed to identify clinical characteristics and epidemiological factors associated with influenza among community-dwelling adults aged ≥60 years presenting to emergency departments. METHODS: We identified patients with influenza-compatible chief complaints presenting to emergency departments of six acute care hospitals in Ontario, Canada during the 2011/12 and 2012/13 influenza seasons. Clinical characteristics, medical history and demographics were collected by patient interview, chart review and by contacting vaccine providers. Nasopharyngeal swabs were tested for influenza using polymerase chain reaction. We modeled predictors of influenza using multivariable logistic regression models that compared individuals with and without influenza. RESULTS: Of 1318 participants, 151 (11 %) had influenza (98 A/H3N2, 12 A/H1N1, 4 A [not sub-typed], 37 B). In the multivariable model, clinical symptoms associated with influenza were cough (OR 6.4, 95 % CI 3.2, 13.0), feverishness and/or triage temperature ≥37.2 °C (OR 3.0, 95 % CI 2.0, 4.7), 2-5 days from symptom onset to the emergency department visit (OR 2.2, 95 % CI 1.5, 3.2), and wheezing (OR 2.1, 95 % CI 1.3, 3.3). The effect of cough on influenza increased with older age. Epidemiological factors associated with increased odds for influenza included weeks when ≥10 % influenza tests from provincial laboratories were positive (OR 5.1, 95 % CI 1.2, 21.7) and exposure to a person with influenza-like illness (OR 1.9, 95 % CI 1.3, 2.8). Among participants with influenza, only 47 (31 %) met the U.S. Centers for Disease Control and Prevention criteria for influenza-like illness (temperature ≥37.8 °C and cough and/or sore throat). CONCLUSIONS: As in younger adults, cough and feverishness are the two symptoms most predictive of influenza in the elderly. Current influenza-like illness definitions did not adequately capture influenza in older adults.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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

Citations59
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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