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Enregistrement W3108964893 · doi:10.1101/2020.11.18.20225029

The Invasive Respiratory Infection Surveillance (IRIS) Initiative reveals significant reductions in invasive bacterial infections during the COVID-19 pandemic

2020· preprint· en· W3108964893 sur OpenAlexaff
Angela B. Brueggemann, Melissa J. Jansen van Rensburg, David Shaw, Noel McCarthy, Keith A. Jolley, Martin Maiden, Mark van der Linden, A. M. Sarwaruddin Chowdhury, Désirée E. Bennett, Ray Borrow, Maria-Cristina de C. Brandileone, Karen Broughton, Ruth Campbell, Bin Cao, Carlo Casanova, Eun Hwa Choi, Yiu Wai Chu, S. A. Clark, Heike Claus, Juliana Coelho, Mary Corcoran, Simon Cottrell, Robert Cunney, Tine Dalby, Heather Davies, Linda de Gouveia, Ala‐Eddine Deghmane, Walter Demczuk, Stefanie Desmet, Richard J. Drew, Mignon du Plessis, Helga Erlendsdóttir, Norman K. Fry, Kurt Fuursted, Steve Gray, Birgitta Henriques‐Normark, Thomas Hale, Markus Hilty, Steen Hoffmann, H. Humphreys, Margaret Ip, Susanne Jacobsson, Jillian Johnston, Jana Kozáková, Karl G. Kristinsson, Pavla Křížová, Alicja Kuch, Shamez Ladhani, Thiên‐Trí Lâm, Vera Lebedova, Laura Lindholm, David Litt, Irene Martín, Delphine Martiny, Wesley Mattheus, Martha McElligott, Mary Meehan, Susan Meiring, Paula Mölling, Eva Morfeldt, Julie Morgan, Robert Mulhall, Carmen Muñoz‐Almagro, David R. Murdoch, Joy Murphy, Martin Musílek, A. Mzabi, Amaresh Pérez-Argüello, Monique Perrin, Malorie Perry, Alba Redin, Richard J. Roberts, Maria Roberts, Assaf Rokney, M. Ron, Kevin J Scott, Carmen Sheppard, Lotta Siira, Anna Skoczyńska, Monica Sloan, Hans‐Christian Slotved, Andrew Smith, Joon Young Song, Muhamed‐Kheir Taha, Maija Toropainen, Dominic N.C. Tsang, Anni Vainio, Nina M. van Sorge, Emmanuelle Varon, J. Vlach, Ulrich Vogel, Sandra Vohrnova, Anne von Gottberg, Rosemeire Cobo Zanella, Fei Zhou

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health EnglandWellcome Trust
Mots-clésStreptococcus pneumoniaeNeisseria meningitidisHaemophilus influenzaePandemicOutbreakPneumoniaTransmission (telecommunications)PopulationMedicineDiseaseBiologyImmunologyVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)MicrobiologyEnvironmental healthInternal medicineAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Streptococcus pneumoniae, Haemophilus influenzae and Neisseria meningitidis are leading causes of invasive diseases including bacteraemic pneumonia and meningitis, and of secondary infections post-viral respiratory disease. They are typically transmitted via respiratory droplets. We investigated rates of invasive disease due to these pathogens during the early phase of the COVID-19 pandemic. Methods Laboratories in 26 countries across six continents submitted data on cases of invasive disease due to S pneumoniae, H influenzae and N meningitidis from 1 January 2018 to 31 May 2020. Weekly cases in 2020 vs 2018-2019 were compared. Streptococcus agalactiae data were collected from nine laboratories for comparison to a non-respiratory pathogen. The stringency of COVID-19 containment measures was quantified by the Oxford COVID-19 Government Response Tracker. Changes in population movements were assessed by Google COVID-19 Community Mobility Reports. Interrupted time series modelling quantified changes in rates of invasive disease in 2020 relative to when containment measures were imposed. Findings All countries experienced a significant, sustained reduction in invasive diseases due to S pneumoniae, H influenzae and N meningitidis , but not S agalactiae , in early 2020, which coincided with the introduction of COVID-19 containment measures in each country. Similar impacts were observed across most countries despite differing stringency in COVID-19 control policies. There was no evidence of a specific effect due to enforced school closures. Interpretation The introduction of COVID-19 containment policies and public information campaigns likely reduced transmission of these bacterial respiratory pathogens, leading to a significant reduction in life-threatening invasive diseases in many countries worldwide.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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