Epidemiology of parainfluenza infection in England and Wales, 1998–2013: any evidence of change?
Notice bibliographique
Résumé
Human parainfluenza virus (HPIV) infections are one of the commonest causes of upper and lower respiratory tract infections. In order to determine if there have been any recent changes in HPIV epidemiology in England and Wales, laboratory surveillance data between 1998 and 2013 were analysed. The UK national laboratory surveillance database, LabBase, and the newly established laboratory-based virological surveillance system, the Respiratory DataMart System (RDMS), were used. Descriptive analysis was performed to examine the distribution of cases by year, age, sex and serotype, and to examine the overall temporal trend using the χ 2 test. A random-effects model was also employed to model the number of cases. Sixty-eight per cent of all HPIV detections were due to HPIV type 3 (HPIV-3). HPIV-3 infections were detected all year round but peaked annually between March and June. HPIV-1 and HPIV-2 circulated at lower levels accounting for 20% and 8%, respectively, peaking during the last quarter of the year with a biennial cycle. HPIV-4 was detected in smaller numbers, accounting for only 4% and also mainly observed in the last quarter of the year. However, in recent years, HPIV-4 detection has been reported much more commonly with an increase from 0% in 1998 to 3·7% in 2013. Although an overall higher proportion of HPIV infection was reported in infants (43·0%), a long-term decreasing trend in proportion in infants was observed. An increase was also observed in older age groups. Continuous surveillance will be important in tracking any future changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».