Burden of influenza-associated respiratory hospitalizations in the Americas, 2010–2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite having influenza vaccination policies and programs, countries in the Americas underutilize seasonal influenza vaccine, in part because of insufficient evidence about severe influenza burden. We aimed to estimate the annual burden of influenza-associated respiratory hospitalizations in the Americas. METHODS: Thirty-five countries in the Americas with national influenza surveillance were invited to provide monthly laboratory data and hospital discharges for respiratory illness (International Classification of Diseases 10th edition J codes 0-99) during 2010-2015. In three age-strata (<5, 5-64, and ≥65 years), we estimated the influenza-associated hospitalizations rate by multiplying the monthly number of respiratory hospitalizations by the monthly proportion of influenza-positive samples and dividing by the census population. We used random effects meta-analyses to pool age-group specific rates and extrapolated to countries that did not contribute data, using pooled rates stratified by age group and country characteristics found to be associated with rates. RESULTS: Sixteen of 35 countries (46%) contributed primary data to the analyses, representing 79% of the America's population. The average pooled rate of influenza-associated respiratory hospitalization was 90/100,000 population (95% confidence interval 61-132) among children aged <5 years, 21/100,000 population (13-32) among persons aged 5-64 years, and 141/100,000 population (95-211) among persons aged ≥65 years. We estimated the average annual number of influenza-associated respiratory hospitalizations in the Americas to be 772,000 (95% credible interval 716,000-829,000). CONCLUSIONS: Influenza-associated respiratory hospitalizations impose a heavy burden on health systems in the Americas. Countries in the Americas should use this information to justify investments in seasonal influenza vaccination-especially among young children and the elderly.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».