The Invasive Respiratory Infection Surveillance (IRIS) Initiative reveals significant reductions in invasive bacterial infections during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».