Incidence of hospitalizations related to Lyme disease and other tick-borne diseases using Discharge Abstract Database, Canada, 2009−2021
Notice bibliographique
Résumé
To estimate rates of hospitalizations for tick-borne diseases (TBDs) in Canada, retrospective analysis was conducted to determine the incidence of patients diagnosed with TBDs during their hospital stay in Canada, and describe demographic characteristics, temporal trends and geographic distributions, from 2009 through 2021. Codes from the International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10-CA) were used to capture diagnoses of TBDs in the Discharge Abstract Database (DAD) in Canadian hospitals. From 2009 through 2021, 1,626 patients were diagnosed with TBDs during their hospital stay. Of these, 1,457 were diagnosed with Lyme disease (LD), 162 with other TBDs, and seven were diagnosed with more than one TBD. Annual hospitalization counts for LD showed a significant increase from 50 in 2009 to 259 in 2021 (incidence rate per 100,000 population of 0.1 and 0.7, respectively). Epidemiologic patterns for hospitalized LD cases, including increases and variation in annual incidences, seasonality, demographics and geographic distribution, are consistent with those elucidated in national LD surveillance data. Amongst 162 patients diagnosed with other tick-borne diseases, discharge diagnoses were: rickettsiosis (32.7%), spotted fever due to rickettsia rickettsii (23.5%), tularemia (21.0%), babesiosis (8.6%), other tick-borne viral encephalitis (6.2%), tick-borne relapsing fever (4.9%), and Colorado tick fever (0.6%). Annual incidence increased only for rickettsiosis from 3 to 12 patients over the study period. Monitoring the data of hospitalizations using the DAD provided insights into the burden of emerging TBDs, the severity of illnesses and the population most at risk.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».