The impact of COVID-19 pandemic on influenza surveillance: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Influenza activity was reported to be below the seasonal levels during the Coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic globally. However, during the severe acute respiratory syndrome corona virus-2 outbreak, the routine real-time surveillance of influenza-like illness and acute respiratory infection was adversely affected due to the changes in priorities, economic constraints, repurposing of hospitals for COVID care, and closure of outpatient services. Methods: A systematic review and meta-analysis were carried out to assess the pooled proportion of symptomatic cases tested for influenza virus before the current pandemic in 2019 and during the pandemic in 2020/21. An electronic search of PubMed/MEDLINE, Scopus, and Google Scholar was carried out for the articles reporting the impact of the COVID-19 pandemic on influenza surveillance among humans using search terms. The study was designed based on Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses guidelines and the meta-analysis was performed to synthesize the pooled proportion of patients sampled for influenza with 95% confidence interval (CI). Results: The nine qualified studies from the WHO European region, Canada, Japan, Germany, Italy, Spain, South Africa, and the United States were pooled by random-effects meta-analysis. The overall pooled proportion of symptomatic cases sampled for influenza surveillance before and during the pandemic was 2.38% (95% CI 2.08%-2.67%) and 4.18% (95% CI 3.8%-4.52%), respectively. However, the pooled proportion of samples tested for influenza before the pandemic was 0.69% (95% CI 0.45%-0.92%) and during the pandemic was 0.48% (95% CI 0.28%-0.68%) when studies from Canada were excluded. Conclusion: The meta-analysis concludes that globally there was a decline in influenza surveillance during the COVID-19 pandemic except in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».