Seasonal variation and etiologic inferences of childhood pneumonia and diarrhea mortality in India
Notice bibliographique
Résumé
Control of pneumonia and diarrhea mortality in India requires understanding of their etiologies. We combined time series analysis of seasonality, climate region, and clinical syndromes from 243,000 verbal autopsies in the nationally representative Million Death Study. Pneumonia mortality at 1 month-14 years was greatest in January (Rate ratio (RR) 1.66, 99% CI 1.51–1.82; versus the April minimum). Higher RRs at 1–11 months suggested respiratory syncytial virus (RSV) etiology. India’s humid subtropical region experienced a unique summer pneumonia mortality. Diarrhea mortality peaked in July (RR 1.66, 1.48–1.85) and January (RR 1.37, 1.23–1.48), while deaths with fever and bloody diarrhea (indicating enteroinvasive bacterial etiology) showed little seasonality. Combining mortality at ages 1–59 months with prevalence surveys, we estimate 40,600 pneumonia deaths from Streptococcus pneumoniae , 20,700 from RSV, 12,600 from influenza, and 7200 from Haemophilus influenzae type b and 24,700 diarrheal deaths from rotavirus occurred in 2015. Careful mortality studies can elucidate etiologies and inform vaccine introduction.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».