Assessing Influenza Activity Variations in the Asian Region During the Pre- and Post-Pandemic Period (2019-2023)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The year 2021 witnessed a decline in seasonal influenza cases across Southeast Asia and the broader Asian region. However, a sudden surge in influenza cases during 2022-2023 necessitates a comprehensive exploration and analysis to inform future prediction models. Objective: Our study aims to evaluate the disease burden of influenza in Asian countries post-COVID-19, while comparing seasonal variations to the pre-pandemic influenza patterns. Methods: We conducted an extensive analysis of data spanning from January 2017 to September 2023 across ten Asian countries, categorizing them into three WHO regions. Data was sourced from the WHO Flunet system, falling under the purview of the WHO Global Influenza Program. Findings and Conclusion: The advent of COVID-19 significantly disrupted pre-pandemic influenza patterns. Limited data availability in the Asian WHO region led to some countries having unreported influenza seasons. Nevertheless, COVID-19 and influenza exhibited a mutually suppressive relationship during and after the pandemic. Notably, an observable increase in influenza A subtype cases was identified in both the northern and southern hemispheres, particularly in temperate zones. These variations in the influenza trend provide valuable insights for predicting future influenza outbreaks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».