Neighborhood-Level Poverty, Poverty-Associated Factors, and Severe Outcomes among Adults Hospitalized with Influenza—United States, 2012–2015
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies demonstrated higher influenza-associated hospitalization rates among individuals living in high-poverty neighborhoods. We explored the further impact of neighborhood-level poverty and individual, poverty-associated factors, on severe outcomes among hospitalized patients with influenza. We linked 2012–2015 data on hospitalized adults from the influenza hospitalization surveillance network (FluSurv-NET), by census tract, to the American Community Survey’s federal poverty estimates. High-poverty neighborhoods were defined as census tracts with ≥20% of households in poverty and low-poverty neighborhoods, <5%. We explored univariate associations between neighborhood-level poverty and influenza vaccination, tobacco use, alcohol abuse, and extreme obesity. Using logistic regression and clustering by census tract, we examined the independent association of these factors with intensive care unit (ICU) admission and death, controlling for age, race, sex, comorbid conditions, antiviral treatment, season, and time from symptom onset to hospitalization. Among 26,106 patients, 4,194 (16%) required ICU admission and 669 (3%) died. Those who currently used tobacco, abused alcohol, were extremely obese, or were unvaccinated were more likely to live in high-poverty (38%, 40%, 37%, 33%) compared with low-poverty neighborhoods (12%, 13%, 13%, 16%; P < .01), respectively. Living in a high-poverty neighborhood was not independently associated with ICU admission (OR: 0.97, CI: 0.87–1.10) or death (OR: 0.82, CI: 0.63–1.08). Being unvaccinated (OR: 1.24, CI: 1.15–1.35), tobacco use (OR: 1.31, CI: 1.19–1.45), and alcohol abuse (OR: 1.68, CI: 1.41–2.00) increased odds of ICU admission; extreme obesity increased odds of death (OR: 1.35, CI: 1.02–1.78). Poverty-associated factors, but not neighborhood-level poverty, were independently associated with severe outcomes among patients hospitalized with influenza. Increased vaccination and reductions in tobacco use, alcohol abuse, and extreme obesity could reduce severe influenza-associated outcomes. E. J. Anderson, AbbVie: Consultant, Consulting fee; NovaVax: Research Contractor, Research support; Regeneron: Research Contractor, Research grant; MedImmune: Research Contractor, Research grant and Research support; W. Schaffner, Pfizer: Scientific Advisor, Consulting fee; Merck: Scientific Advisor, Consulting fee; Novavax: Consultant, Consulting fee; Dynavax: Consultant, Consulting fee; Sanofi-pasteur: Consultant, Consulting fee; GSK: Consultant, Consulting fee; Seqirus: Consultant, Consulting fee
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».