MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4307628783 · doi:10.1101/2022.10.27.22281610

Influenza-associated hospitalisation and mortality rates among global Indigenous populations; a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4307628783 sur OpenAlexaboutno aff
Juliana M. Betts, Aaron L. Weinman, Jane Oliver, Maxwell Braddick, Siyu Huang, Matthew Nguyen, Adrian Miller, Steven Y. C. Tong, Katherine B. Gibney

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyIndigenousPandemicMeta-analysisPopulationMedicineMortality rateInfluenza pandemicEstimationGeographyEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineBiologyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background More than 50 million influenza infections and over 100,000 deaths from influenza occur annually. While Indigenous populations experience an inequitable influenza burden, the magnitude of this inequity has not previously been estimated on a global scale. This study compared rates of influenza-associated hospitalisation and mortality between Indigenous and non-Indigenous populations globally. Methods A systematic review and meta-analysis was conducted including literature published prior to 13 July 2021. Eligible articles either reported a rate ratio (RR) comparing laboratory-confirmed influenza-associated hospitalisation and/or mortality between an Indigenous population and a corresponding benchmark population, or reported sufficient information for this to be calculated using publicly available data. Findings were reported by country/region and pooled by country and period (pandemic/seasonal) when multiple studies were available using a random-effects model. The I 2 statistic assessed variability between studies. Results Thirty-six studies (moderate/high quality) were included; all from high or high-middle income countries. The pooled influenza-associated hospitalisation RR (HRR) for indigenous compared to benchmark populations was 5·7 (95% CI: 2·7–12·0) for Canada, 5·2 (2.9–9.3) for New Zealand, and 5.2 (4.2–6.4) for Australia. Of the Australian studies, the pooled HRR for seasonal influenza was 3.1 (2·7–3·5) and for pandemic influenza was 6·2 (5·1–7·5). Heterogeneity was slightly higher among studies of pandemic influenza than seasonal influenza. The pooled mortality RR was 4.1 (3·0–5.7) in Australia and 3·3 (2.7–4.1) in the United States. Conclusions Ethnic inequities in severe influenza persist and must be addressed by reducing disparities in the underlying determinants of health. Influenza surveillance systems worldwide should include Indigenous status to determine the extent of the disease burden among Indigenous populations. Ethnic inequities in pandemic influenza illustrate the need to prioritise Indigenous populations in pandemic response plans.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,037
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,341
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,140 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetInfluenza Virus Research Studies→Travaux en français237 207→