Mortality, morbidity, and hospitalisations due to influenza lower respiratory tract infections, 2017: an analysis for the Global Burden of Disease Study 2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the burden of influenza is often discussed in the context of historical pandemics and the threat of future pandemics, every year a substantial burden of lower respiratory tract infections (LRTIs) and other respiratory conditions (like chronic obstructive pulmonary disease) are attributable to seasonal influenza. The Global Burden of Disease Study (GBD) 2017 is a systematic scientific effort to quantify the health loss associated with a comprehensive set of diseases and disabilities. In this Article, we focus on LRTIs that can be attributed to influenza. METHODS: We modelled the LRTI incidence, hospitalisations, and mortality attributable to influenza for every country and selected subnational locations by age and year from 1990 to 2017 as part of GBD 2017. We used a counterfactual approach that first estimated the LRTI incidence, hospitalisations, and mortality and then attributed a fraction of those outcomes to influenza. FINDINGS: Influenza LRTI was responsible for an estimated 145 000 (95% uncertainty interval [UI] 99 000-200 000) deaths among all ages in 2017. The influenza LRTI mortality rate was highest among adults older than 70 years (16·4 deaths per 100 000 [95% UI 11·6-21·9]), and the highest rate among all ages was in eastern Europe (5·2 per 100 000 population [95% UI 3·5-7·2]). We estimated that influenza LRTIs accounted for 9 459 000 (95% UI 3 709 000-22 935 000) hospitalisations due to LRTIs and 81 536 000 hospital days (24 330 000-259 851 000). We estimated that 11·5% (95% UI 10·0-12·9) of LRTI episodes were attributable to influenza, corresponding to 54 481 000 (38 465 000-73 864 000) episodes and 8 172 000 severe episodes (5 000 000-13 296 000). INTERPRETATION: This comprehensive assessment of the burden of influenza LRTIs shows the substantial annual effect of influenza on global health. Although preparedness planning will be important for potential pandemics, health loss due to seasonal influenza LRTIs should not be overlooked, and vaccine use should be considered. Efforts to improve influenza prevention measures are needed. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».