The emergence of a suburban penalty during the 1918/19 influenza pandemic in Malta: The role of a marketplace, railway, and measles
Notice bibliographique
Résumé
The Malta 1918/19 influenza experience adds to our understanding of the pandemic by illustrating the importance of suburban populations, their vulnerabilities, and elevated mortality rates. Studies on the socio-geographical variation in the 1918/19 influenza mortality has largely overlooked the suburban experience, and thus the often-hidden heterogeneity of the disease experience is missing. A comparison of mortality rates across the three settlement types (urban, suburban, and rural) for the second wave of the pandemic revealed that there were significant differences across the settlement types (x2 = 22.67, 2df, p <0.0001). There was a statistically significant divide between suburban settlement type versus urban and rural communities. Further, the geographical division of the central suburban region had the highest mortality rate at 4.28 per 1000 living of all suburban regions. A closer examination of the central suburban communities revealed that the town of Birchicara was the driving force behind the elevated influenza mortality, with a rate of 5.28 per 1000 living. The exceedingly high rate of influenza mortality in Birchicara was significantly different from the other suburban communities (Z = 2.915, p = 0.004). Birchicara was notable as both a transmission and burden hotspot for influenza infection because of a unique conflation of factors not observed elsewhere on the island. Foremost, was the pitkali market, which was a produce wholesale distributing centre; second, was the fact that the train station was a central hub especially for Maltese labourers; third, was that the measles epidemic in 1916/17 contributed to elevated childhood influenza deaths because the presence of military personnel and their families. We argue that the interaction of the three factors, and in particular, the measles epidemic with childhood influenza, amounted to a syndemic. Factors associated with urbanization and high rates of infectious diseases, such as overcrowding and infant mortality, did not play a primary role in the syndemic.
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 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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».