Contextualizing pandemics: Respiratory survivorship before, during, and after the 1918 influenza pandemic in Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Research on the 1918 influenza pandemic often focuses exclusively on pandemic years, reducing the potential long‐term insights about the pandemic. It is critical to frame the 1918 pandemic within the underlying population dynamics, health, and sociocultural context to understand what factors contributed to pandemic mortality and survivorship, with respect to observed inequality, and consequences of the pandemic. Materials & Methods Individual death records and censuses from The Rooms Provincial Archives and Memorial University of Newfoundland Digital Archives for three major causes of death—influenza and pneumonia; tuberculosis; and pooled bronchitis, measles, and whooping cough—were collected for three periods in the early 20th century: pre‐pandemic (1909–11), pandemic (March 1918–Janaury 1919), and post‐pandemic (1933–1935). We calculated pooled age‐standardized mortality rates and changes in pre‐ to post‐pandemic mortality rates by region. We fit Kaplan–Meier and Cox proportional hazards models to each period, controlling for age, cause of death, and region. Results Pandemic mortality was higher than that of pre‐ and post‐pandemic periods. Post‐pandemic mortality was significantly lower than pre‐pandemic mortality in all regions, except Western Newfoundland. Survival was lowest during the pandemic and increased significantly post‐pandemic ( p < 0.0001), with no significant differences among regions during the pandemic ( p = 0.32). Significant differences in survivorship in 1933–1935 were driven by increasing differences in survivorship for P&I among the regions more than other causes of death. Discussion Myopic perspectives of pandemics can obscure our understanding of observed outcomes. Inequalities in respiratory disease mortality are evident in pre‐ and post‐pandemic periods, but these would have been missed in investigations of the pandemic period alone.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| 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)
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 ».