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Enregistrement W3164937600 · doi:10.1016/s2589-7500(21)00077-7

Changes in the incidence of invasive disease due to Streptococcus pneumoniae, Haemophilus influenzae, and Neisseria meningitidis during the COVID-19 pandemic in 26 countries and territories in the Invasive Respiratory Infection Surveillance Initiative: a prospective analysis of surveillance data

2021· article· en· W3164937600 sur OpenAlexaff
Angela B. Brueggemann, Melissa J. Jansen van Rensburg, David R. Shaw, Noel McCarthy, Keith A. Jolley, Martin Maiden, Mark P. G. van der Linden, Zahin Amin‐Chowdhury, Désirée E. Bennett, Ray Borrow, Maria-Cristina 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

RevueThe Lancet Digital Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesStatens Serum InstitutMerck Sharp and DohmeSanofi PasteurRobert Koch InstitutKnut och Alice Wallenbergs StiftelseBundesministerium für GesundheitBundesamt für GesundheitABBPublic Health EnglandEuropean Centre for Disease Prevention and ControlSt. George's, University of LondonKoch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of TechnologyMinistry of HealthWellcome TrustAstellas Pharma USRocheMinisterstwo Edukacji i NaukiGlaxoSmithKlineMerckPublic Health AgencyRoyal College of Surgeons in IrelandVetenskapsrådetPfizer
Mots-clésStreptococcus pneumoniaeNeisseria meningitidisHaemophilus influenzaeMedicineIncidence (geometry)PandemicPneumoniaPopulationBacterial pneumoniaTransmission (telecommunications)DiseaseVirologyImmunologyMicrobiologyInfectious disease (medical specialty)BiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineEnvironmental healthAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Streptococcus pneumoniae, Haemophilus influenzae, and Neisseria meningitidis, which are typically transmitted via respiratory droplets, are leading causes of invasive diseases, including bacteraemic pneumonia and meningitis, and of secondary infections subsequent to post-viral respiratory disease. The aim of this study was to investigate the incidence of invasive disease due to these pathogens during the early months of the COVID-19 pandemic. METHODS: In this prospective analysis of surveillance data, laboratories in 26 countries and territories across six continents submitted data on cases of invasive disease due to S pneumoniae, H influenzae, and N meningitidis from Jan 1, 2018, to May, 31, 2020, as part of the Invasive Respiratory Infection Surveillance (IRIS) Initiative. Numbers of weekly cases in 2020 were compared with corresponding data for 2018 and 2019. Data for invasive disease due to Streptococcus agalactiae, a non-respiratory pathogen, were collected from nine laboratories for comparison. The stringency of COVID-19 containment measures was quantified using the Oxford COVID-19 Government Response Tracker. Changes in population movements were assessed using Google COVID-19 Community Mobility Reports. Interrupted time-series modelling quantified changes in the incidence of invasive disease due to S pneumoniae, H influenzae, and N meningitidis in 2020 relative to when containment measures were imposed. FINDINGS: 27 laboratories from 26 countries and territories submitted data to the IRIS Initiative for S pneumoniae (62 837 total cases), 24 laboratories from 24 countries submitted data for H influenzae (7796 total cases), and 21 laboratories from 21 countries submitted data for N meningitidis (5877 total cases). All countries and territories had experienced a significant and sustained reduction in invasive diseases due to S pneumoniae, H influenzae, and N meningitidis in early 2020 (Jan 1 to May 31, 2020), coinciding with the introduction of COVID-19 containment measures in each country. By contrast, no significant changes in the incidence of invasive S agalactiae infections were observed. Similar trends were observed across most countries and territories despite differing stringency in COVID-19 control policies. The incidence of reported S pneumoniae infections decreased by 68% at 4 weeks (incidence rate ratio 0·32 [95% CI 0·27-0·37]) and 82% at 8 weeks (0·18 [0·14-0·23]) following the week in which significant changes in population movements were recorded. INTERPRETATION: The introduction of COVID-19 containment policies and public information campaigns likely reduced transmission of S pneumoniae, H influenzae, and N meningitidis, leading to a significant reduction in life-threatening invasive diseases in many countries worldwide. FUNDING: Wellcome Trust (UK), Robert Koch Institute (Germany), Federal Ministry of Health (Germany), Pfizer, Merck, Health Protection Surveillance Centre (Ireland), SpID-Net project (Ireland), European Centre for Disease Prevention and Control (European Union), Horizon 2020 (European Commission), Ministry of Health (Poland), National Programme of Antibiotic Protection (Poland), Ministry of Science and Higher Education (Poland), Agencia de Salut Pública de Catalunya (Spain), Sant Joan de Deu Foundation (Spain), Knut and Alice Wallenberg Foundation (Sweden), Swedish Research Council (Sweden), Region Stockholm (Sweden), Federal Office of Public Health of Switzerland (Switzerland), and French Public Health Agency (France).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations539
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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