Decline of Influenza and Respiratory Viruses With COVID-19 Public Health Measures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the incidence of influenza and noninfluenza respiratory viruses (NIRVs) pre-/post-implementation of public health measures aimed to decrease coronavirus disease 2019 (COVID-19) transmission using population-based surveillance data. We hypothesized that such measures could reduce the burden of respiratory viruses (RVs) transmitting via the same routes. PATIENTS AND METHODS: An interrupted time-series analysis of RV surveillance data in Alberta, Canada, from May 2017 to July 2020 was conducted. The burden of influenza and NIRVs before and after intervention initiation at week 11 was compared. The analysis was adjusted for seasonality, overdispersion, and autocorrelation. RESULTS: During the study period, an average of 708 and 4056 weekly respiratory multiplex molecular panels were conducted pre-/post-intervention, respectively. We found significant reductions in test positivity rates in the postintervention period for influenza (-94.3%; 95% CI, -93.8 to 97.4%; P<.001) and all NIRVs (-76.5%; 95% CI, -77.3 to -75.8%; P<.001) in the crude model, and -86.2% (95% CI, -91.5 to -77.4%: P<.001) and -75% (95% CI, -79.7 to -69.3%; P<.001), respectively, in the adjusted models. Subanalyses for individual viruses showed significant decreases in respiratory syncytial virus, human metapneumovirus, enterovirus/rhinovirus, and parainfluenza. For non-severe acute respiratory coronavirus 2 human coronaviruses, the decline was not statistically significant after adjustment (-22.3%; 95% CI, -49.3 to +19%, P=.246). CONCLUSION: The implementation of COVID-19 public health measures likely resulted in reduced transmission of common RVs. Although drastic lockdowns are unlikely to be required given widespread COVID-19 vaccination, targeted implementation of such measures can lower RV disease burden. Studies to evaluate relative contributions of individual interventions are warranted.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».