Media Reports as a Source for Monitoring Impact of Influenza on Hospital Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Netherlands, like most European countries, has a robust influenza surveillance system in primary care. However, there is a lack of real-time nationally representative data on hospital admissions for complications of influenza. Anecdotal information about hospital capacity problems during influenza epidemics can, therefore, not be substantiated. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess whether media reports could provide relevant information for estimating the impact of influenza on hospital capacity, in the absence of hospital surveillance data. METHODS: Dutch news articles on influenza in hospitals during the influenza season (week 40 of 2017 until week 20 of 2018) were searched in a Web-based media monitoring program (Coosto). Trends in the number of weekly articles were compared with trends in 5 different influenza surveillance systems. A content analysis was performed on a selection of news articles, and information on the hospital, department, problem, and preventive or response measures was collected. RESULTS: The trend in weekly news articles correlated significantly with the trends in all 5 surveillance systems, including severe acute respiratory infections (SARI) surveillance. However, the peak in all 5 surveillance systems preceded the peak in news articles. Content analysis showed hospitals (N=69) had major capacity problems (46/69, 67%), resulting in admission stops (9/46, 20%), postponement of nonurgent surgical procedures (29/46, 63%), or both (8/46, 17%). Only few hospitals reported the use of point-of-care testing (5/69, 7%) or a separate influenza ward (3/69, 4%) to accelerate clinical management, but most resorted to ad hoc crisis management (34/69, 49%). CONCLUSIONS: Media reports showed that the 2017/2018 influenza epidemic caused serious problems in hospitals throughout the country. However, because of the time lag in media reporting, it is not a suitable alternative for near real-time SARI surveillance. A robust SARI surveillance program is important to inform decision making.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».