Burden of Severe Illness Associated With Laboratory-Confirmed Influenza in Adults Aged 50–64 Years, 2010–2011 to 2016–2017
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding the burden of influenza is necessary to optimize recommendations for influenza vaccination. We describe the epidemiology of severe influenza in 50- to 64-year-old residents of metropolitan Toronto and Peel region, Canada, over 7 influenza seasons. Methods: Prospective population-based surveillance for hospitalization associated with laboratory-confirmed influenza was conducted from September 2010 to August 2017. Conditions increasing risk of influenza complications were as defined by Canada's National Advisory Committee on Immunization. Age-specific prevalence of medical conditions was estimated using Ontario health administrative data. Population rates were estimated using Statistics Canada data. Results: Over 7 seasons, 1228 hospitalizations occurred in patients aged 50-64 years: 40% due to A(H3N2), 30% A(H1N1), and 22% influenza B. The average annual hospitalization rate was 15.6, 20.9, and 33.2 per 100 000 in patients aged 50-54, 55-59, and 60-64 years, respectively; average annual mortality was 0.9/100 000. Overall, 33% of patients had received current season influenza vaccine; 963 (86%) had ≥1 underlying condition increasing influenza complication risk. The most common underlying medical conditions were chronic lung disease (38%) and diabetes mellitus (31%); 25% of patients were immunocompromised. The average annual hospitalization rate was 6.1/100 000 in those without and 41/100 000 in those with any underlying condition, and highest in those with renal disease or immunocompromise (138 and 281 per 100 000, respectively). The case fatality rate in hospitalized patients was 4.4%; median length of stay was 4 days (interquartile range, 2-8 days). Conclusions: The burden of severe influenza in 50- to 64-year-olds remains significant despite our universal publicly funded vaccination program. These data may assist in improving estimates of the cost-effectiveness of new strategies to reduce this burden.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».