Public Health Interventions, Epidemic Growth, and Regional Variation of the 1918 Influenza Pandemic Outbreak in a Swiss Canton and Its Greater Regions
Notice bibliographique
Résumé
Public health interventions implemented during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic are based on experience gained from past pandemics. The 1918 influenza pandemic is the most extensively researched historical influenza outbreak. All 9335 reports available in the State Archives on 121 152 cases of influenza-like illness from the canton of Bern from 473 of 497 municipalities (95.2%) were collected; the cases were registered between 30 June 1918 and 30 June 1919. The overall incidence rates of newly registered cases per week for the 9 greater regions of Bern for both the first and second waves of the pandemic were calculated. Relative incidence rate ratios (RIRRs) were calculated to estimate the change in the slope of incidence curves associated with public health interventions. During the first wave, school closures (RIRR, 0.16 [95% CI, 0.15 to 0.17]) and restrictions of mass gatherings (RIRR, 0.57 [CI, 0.54 to 0.61]) were associated with a deceleration of epidemic growth. During the second wave, in autumn 1918, cantonal authorities initially reacted hesitantly and delegated the responsibility to enact interventions to municipal authorities, which was associated with a lack of containment of the second wave. A premature relaxation of restrictions on mass gatherings was associated with a resurgence of the epidemic (RIRR, 1.18 [CI, 1.12 to 1.25]). Strikingly similar patterns were found in the management of the COVID-19 outbreak in Switzerland, with a considerably higher amplitude and prolonged duration of the second wave and much higher associated rates of hospitalization and mortality.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».