Influenza outbreaks in Ontario hospitals, 2012–2016
Notice bibliographique
Résumé
Background: Influenza outbreaks in hospital settings affect vulnerable patient populations and pose considerable risk of morbidity and mortality; however, key information regarding these outbreaks is limited.Objective: To describe surveillance data on influenza outbreaks in Ontario hospitals between 2012-13 and 2015-16 and compare H3N2-and H1N1-dominant influenza seasons.Methods: Hospital laboratory-confirmed influenza outbreaks occurring between September 1, 2012 and August 31, 2016 were analysed for indicators of outbreak duration and severity (case attack rate, pneumonia rate and fatality rate).Frequency, duration and severity of influenza A outbreaks were compared between H3N2-(2012-13, 2014-15) and H1N1-dominant seasons .Results: Over the four years, there were 256 hospital outbreaks involving 1,586 patients that included 91 cases of pneumonia and 40 deaths.The total number of outbreaks was lowest in the 2015-16 (n=36) and highest in the 2014-15 (n=117) influenza seasons.The 2014-15 season also had the highest number of influenza cases (n=753), pneumonia cases (n=46), fatalities (n=18) and hospital sites reporting ≥1 outbreak (n=72).Median outbreak duration ranged from 4.5 days in 2013-14 to 6.0 days in 2015-16.Comparisons of H3N2 and H1N1 seasons did not identify statistically significant differences in outbreak duration or severity; however, significantly more influenza A outbreaks than influenza B outbreaks were reported in H3N2 seasons compared with H1N1 seasons (p<0.05).Conclusion: While H3N2-dominant years contribute to influenza morbidity and mortality through an increased number of hospital outbreaks, the duration and severity of influenza A outbreaks are not significantly different in H3N2 and H1N1 seasons.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».