Impact of the COVID‐19 Pandemic on Influenza Circulation During the 2020/21 and 2021/22 Seasons, in Europe
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The emergence of SARS‐CoV‐2 in late 2019 saw the implementation of public health and social measures (PHSM) by countries across Europe to reduce its transmission and impact on populations. Consequently, countries reported changes in influenza circulation and extensive disruptions to routine surveillance systems. Methods We describe the epidemiology of influenza in Europe between Weeks 40/2020 and 39/2022 compared to the 2016/17 to 2019/20 seasons, to assess the impact of the COVID‐19 pandemic and PHSM on surveillance systems and influenza circulation. Results Low detections of influenza were observed through primary care sentinel sources during seasonal influenza periods (Week 40 to 20); 56 (of 39,457 specimens tested; < 1% positivity) in 2020/21 and 7261 (of 64,153 specimens tested; 11% positivity) detections in 2021/22 were observed, compared to an average of 18,383 (of 50,544 specimens tested; 36% positivity) detections in 2016/17 to 2019/20. Similarly, 11 (of 19,989 specimens tested; < 1% positivity) and 1488 (of 23,636 specimens tested; 6% positivity) detections were reported through SARI surveillance sources in 2020/21 and 2021/22, respectively, compared to an average of 2850 (of 10,389 specimens tested; 27% positivity) detections in 2016/17 to 2019/20. However, the 2021/22 interseasonal period saw unusual increases in influenza detections across surveillance site types when PHSM were easing. Conclusion In conclusion, findings suggest that the restriction and easing of PHSM measures were associated with variations in influenza detections. Our observations of out‐of‐season influenza activity highlight the importance of an integrated respiratory surveillance strategy to monitor circulating respiratory viruses throughout the year to inform optimal prevention and control strategies.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».