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Enregistrement W4409576802 · doi:10.2196/69113

Impact of Acute Respiratory Infections on Medical Absenteeism Among Military Personnel: Retrospective Cohort Study

2025· article· en· W4409576802 sur OpenAlexvenueno aff
M Premikha, Jennifer Goh, J Q Ng, Adeliza Mutalib, Huai Yang Lim

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAbsenteeismMilitary personnelRetrospective cohort studyInternal medicineRhinovirusEmergency medicineIntensive care medicineRespiratory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Acute respiratory infections (ARI) are a significant challenge in military settings due to close communal living, which facilitates the rapid transmission of pathogens. A variety of respiratory pathogens contribute to ARI, each varying in prevalence, severity, and impact on organizational productivity. Understanding and mitigating the impact of ARI is critical for optimizing the health of military personnel and maintaining organizational productivity. Objective: This retrospective study of surveillance data aims to identify pathogens causing ARI among servicemen and determine which pathogens contribute most to medical absenteeism, defined as the combined duration of the issued medical certificate and light duty. Methods: From September 2023 to August 2024, anonymous nasopharyngeal swabs (BioFire FilmArray Respiratory Panel) were collected from Singapore Armed Forces servicemen presenting with ARI symptoms after a doctor's consultation at a local military camp's medical centre. The presence of fever and duration of medical certificate and light duty were self-reported by Singapore Armed Forces servicemen. Results: A total of 1095 nasopharyngeal swabs were collected, of which 608 (55.5%) tested positive. The most common respiratory pathogen was human rhinovirus/enterovirus (HRV/HEV) in 303 (27.7%) individuals. The highest proportions of fever were observed in servicemen with influenza (62.8%, 27/43), SARS-CoV-2 (34.3%, 12/35), and parainfluenza (31.6%, 12/38). The odds of patients with influenza that have fever was 5.8 times higher than those of patients infected with HRV/HEV (95% CI 2.95-11.40, P<.001). The median duration of medical certificate, light duty, and medical absenteeism were 0 (IQR 0), 2 (IQR 2) and 2 (IQR 0) days, respectively. The odds of patients with influenza having a medical certificate with duration ≥1 day was 5.34 times higher than those in patients with HRV/HEV (95% CI 2.63-10.88, P<.001). No significant differences in the duration of medical absenteeism were found between HRV/HEV and other pathogens. Conclusions: Compared to HRV/HEV, influenza infections were significantly associated with longer medical certificate duration. Nonetheless, there were no significant differences in the overall duration of medical absenteeism across pathogens, as servicemen infected with other pathogens were given light duty instead. These findings emphasize the need for pathogen-agnostic ARI measures. While influenza vaccinations are already mandatory for servicemen in local military camps, encouraging additional public health measures (eg, mask-wearing among symptomatic servicemen, COVID-19 vaccinations, therapeutics) can further reduce ARI incidence, minimize the duration of medical absenteeism, and mitigate the impact on organizational productivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,429 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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