LB9. Rising High Rate of Invasive Group A Streptococcus Infections Among Persons Experiencing Homelessness in San Francisco, 2010–2017
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Rates of invasive group A Streptococcus (iGAS) disease in the United States have risen since 2014; reasons remain unclear. Outbreaks of iGAS infection among persons experiencing homelessness (PEH) and persons who inject drugs in Europe, Canada, and the United States have been described. Using active, population-based surveillance data from California’s Emerging Infections Program, we describe incidence trends and characteristics of iGAS infection among PEH and persons not experiencing homelessness (PNEH) in San Francisco (SF) County during 2010–2017. Methods We defined an iGAS case as infection with GAS isolated from a normally sterile site (e.g., blood) in an SF resident. We calculated annual iGAS disease incidence rates (cases per 100,000 population) for PEH and PNEH using denominators from SF’s Department of Homelessness and Supportive Housing and the State of California Department of Finance. Demographic, clinical, and exposure characteristics of PEH and PNEH were compared by chi-square or t-test. Results We identified 673 iGAS cases in SF during 2010–2017. Among these, 34% (229/673) were among PEH. Annual iGAS incidence among PEH rose from ~300 (2010–2014) to 547 (95% CI: 379–714) per 100,000 in 2017 (P < 0.001, Cochran-Armitage trend test); rates peaked at 758 (95% CI: 561–955) in 2016. Annual iGAS incidence in PNEH rose from a mean of 5 in 2010–2013 to 9.3 (95% CI: 7.3–11.4) per 100,000 in 2017 (P < 0.001). Annual iGAS incidence in PEH was 42–72 times that in PNEH. PEH with iGAS infections were significantly younger and more likely to be male, white, and uninsured or enrolled in Medicaid (P < 0.05 for each) compared with PNEH with iGAS disease. Case fatality ratios, ICU admission, infection type, and length of hospital stay did not differ significantly. Smoking, current injection drug use, current alcohol abuse, and AIDS diagnosis were significantly more common among PEH with iGAS. Obesity, diabetes, and cancer were significantly more common among PNEH with iGAS. Conclusion In San Francisco, iGAS rates among both PEH and PNEH have risen significantly. Incidence of iGAS is strikingly higher in PEH than in PNEH and exposures differed between PEH and PNEH with iGAS. This information could inform development of disease control and prevention strategies. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».