Impact of nonpharmaceutical interventions on laboratory detections of influenza A and B in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The first coronavirus disease 2019 (COVID-19) case was reported in Canada on January 25, 2020. In response to the imminent outbreak, many provincial and territorial health authorities implemented nonpharmaceutical public health measures to curb the spread of disease. "Social distancing" measures included restrictions on group gatherings; cancellation of sports, cultural and religious events and gatherings; recommended physical distancing between people; school and daycare closures; reductions in non-essential services; and closures of businesses. OBJECTIVES: To evaluate the impact of the combined nonpharmaceutical interventions imposed in March 2020 on influenza A and B epidemiology by comparing national laboratory surveillance data from the intervention period with 9-year historical influenza season control data. METHODS: We obtained epidemiologic data on laboratory influenza A and B detections and test volumes from the Canadian national influenza surveillance system for the epidemiologic period December 29, 2019 (epidemiologic week 1) through May 2, 2020 (epidemiologic week 18). COVID-19-related social distancing measures were implemented in Canada from epidemiologic week 10 of this period. We compared influenza A and B laboratory detections and test volumes and trends in detection during the 2019-20 influenza season with those of the previous nine influenza seasons for evidence of changes in epidemiologic trends. RESULTS: =0.003) were significantly different from mean historical data. CONCLUSION: The data show a dramatic decrease in influenza A and B laboratory detections concurrent with social distancing measures and nonpharmaceutical interventions in Canada. The impact of these measures on influenza transmission may be generalizable to other respiratory viral illnesses during the study period, including COVID-19.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».