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Enregistrement W4400335803 · doi:10.2196/59237

Exploring the Birthday Week Effect on Hand, Foot, and Mouth Disease in Yunnan Province, China, From 2008 to 2022: Surveillance Data Analysis

2024· article· en· W4400335803 sur OpenAlexvenueno aff
Pei Jiang, Xiangyu Yan, Tongjian Cai, Longxin Huang, Zhenzhong Liu, L. C. Hao, Tian Huang, Haijun Yang, Min Xu, Wenhui Shi, Tiejun Shui

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyHand-foot-and-mouth diseasePoisson regressionFoot-and-mouth diseaseChinaEpidemiologyPediatricsPopulationInternal medicineGeographyEnvironmental healthImmunologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hand, foot, and mouth disease (HFMD) is a notable infectious disease predominantly affecting infants and children worldwide. Previous studies on HFMD have primarily focused on natural patterns, such as seasonality, but research on the influence of important social time points is lacking. Several studies have indicated correlations between birthdays and certain disease outcomes. Objective: This study aimed to explore the association between birthdays and HFMD. Methods: Surveillance data on HFMD from 2008 to 2022 in Yunnan Province, China, were collected. We defined the period from 6 days before the birthday to the exact birthday as the "birthday week." The effect of the birthday week was measured by the proportion of cases occurring during this period, termed the "birthday week proportion." We conducted subgroup analyses to present the birthday week proportions across sexes, age groups, months of birth, and reporting years. Additionally, we used a modified Poisson regression model to identify conditional subgroups more likely to contract HFMD during the birthday week. Results: Among the 973,410 cases in total, 116,976 (12.02%) occurred during the birthday week, which is 6.27 times the average weekly proportion (7/365, 1.92%). While the birthday week proportions were similar between male and female individuals (68,849/564,725, 12.19% vs 48,127/408,685, 11.78%; χ21=153.25, P<.001), significant differences were observed among different age groups (χ23=47,145, P<.001) and months of birth (χ211=16,942, P<.001). Compared to other age groups, infants aged 0-1 year had the highest birthday week proportion (30,539/90,709, 33.67%), which is 17.57 times the average weekly proportion. Compared to other months, patients born from April to July and from October to December, the peak months of the HFMD epidemic, had higher birthday week proportions. Additionally, a decreasing trend in birthday week proportions from 2008 to 2022 was observed, dropping from 33.74% (3914/11,600) to 2.77% (2254/81,372; Cochran-Armitage trend test: Z=-102.53, P<.001). The results of the modified Poisson regression model further supported the subgroup analyses findings. Compared with children aged >7 years, infants aged 0-1 year were more likely to contract HFMD during the birthday week (relative risk 1.182, 95% CI 1.177-1.185; P<.001). Those born during peak epidemic months exhibited a higher propensity for contracting HFMD during their birthday week. Compared with January, the highest relative risk was observed in May (1.087, 95% CI 1.084-1.090; P<.001). Conclusions: This study identified a novel "birthday week effect" of HFMD, particularly notable for infants approaching their first birthday and those born during peak epidemic months. Improvements in surveillance quality may explain the declining trend of the birthday week effect over the years. Higher exposure risk during the birthday period and potential biological mechanisms might also account for this phenomenon. Raising public awareness of the heightened risk during the birthday week could benefit HFMD prevention and control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
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