Epidemiology of tetanus in Canada, 1995–2019
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This report aims to use tetanus hospitalization data to describe the epidemiology in Canada from 1995 to 2019 and to assess progress on national reduction targets, including validating that Canada has eliminated maternal and neonatal tetanus (MNT). METHODS: Tetanus hospitalizations and fatalities occurring between 1995 and 2019 were retrieved from the Canadian Institute for Health Information (CIHI) and Statistics Canada. Cases coded with ICD-10 codes A33, A34, or A35 as the primary diagnosis (or ICD-9 equivalents) were included. The Canadian national case definition was used for generic tetanus and definitions from the World Health Organization were referenced for MNT. R version 4.0.2 was used for analyses. RESULTS: From 1995 to 2019, 155 non-MNT, 6 neonatal, and 0 maternal tetanus cases were retrieved from CIHI. However, all 6 neonatal cases were excluded after validating with provincial/territorial public health officials. In the same time period, there were 91 national notifications of tetanus. Cases were distributed relatively equally across the country, with the exception of the territories, where zero cases were reported. Adults 75 and over had significantly higher incidence rates compared to younger age groups (p<0.001). Ten deaths were reported during the timeframe. CONCLUSION: Tetanus incidence remains low and hospitalization data reveal that Canada has met its reduction target of maintaining 5 cases or fewer annually in recent years. For MNT, Canada has successfully met the elimination target of zero cases. Continued vaccination efforts must be practiced for all age groups, including those aged 75 years and older, to sustain targets moving forward.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».