CNS infections in Greenland: A nationwide register-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous Arctic people suffer from high rates of infectious diseases. However, the burden of central nervous system (CNS) infections is poorly documented. This study aimed to estimate incidence rates and mortality of CNS infections among Inuits and non-Inuits in Greenland and in Denmark. METHODS: We conducted a nationwide cohort study using the populations of Greenland and Denmark 1990-2012. Information on CNS infection hospitalizations and pathogens was retrieved from national registries and laboratories. Incidence rates were estimated as cases per 100,000 person-years. Incidence rate ratios were calculated using log-linear Poisson-regression. Mortality was estimated using Kaplan-Meier curves and Log Rank test. RESULTS: The incidence rate of CNS infections was twice as high in Greenland (35.6 per 100,000 person years) as in Denmark (17.7 per 100,000 person years), but equally high among Inuits in Greenland and Denmark (38.2 and 35.4, respectively). Mortality from CNS infections was 2 fold higher among Inuits (10.5%) than among non-Inuits (4.8%) with a fivefold higher case fatality rate in Inuit toddlers. CONCLUSION: Overall, Inuits living in Greenland and Denmark suffer from twice the rate of CNS infections compared with non-Inuits, and Inuit toddlers carried the highest risk of mortality. Further studies regarding risk factors such as genetic susceptibility, life style and socioeconomic factors are warranted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».