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Enregistrement W4409671461 · doi:10.1016/j.pathol.2025.02.009

Influenza epidemiology and co-infections within New South Wales-based multicentre health districts between 2018 and 2023

2025· article· en· W4409671461 sur OpenAlexfundno aff
X.L. Wang, Andrea Sevendal, Abbish Kamalakkannan, Sacha Stelzer‐Braid, K. W. Kim, Matthew Scotch, Gregory J. Walker, William D. Rawlinson

Notice bibliographique

RevuePathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversity of New South WalesJuvenile Diabetes Research Foundation Canada
Mots-clésEpidemiologyMedicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Influenza epidemiology spanning pre-COVID-19 pandemic to post-COVID-19 pandemic periods in Australia is insufficiently described. This study reviewed influenza epidemiology in two metropolitan New South Wales (NSW) health districts between 2018 and 2023 and investigated influenza virus (IFV) co-infections with other respiratory viruses (ORVs). A retrospective analysis of diagnostic polymerase chain reaction data from patients requiring testing for IFV and/or ORVs was conducted. Influenza detections were exceptionally low (n=57, <0.2% positivity) between April 2020 and 2021 when compared to those in 2019 (n=3,312, 14.4% positivity). Subsequent relaxation of public health measures corresponded with increased positivity rates: from 0.1% (33) in 2021 to 2.1% (4,028) in 2022 and 3.8% (4,362) in 2023. Influenza A virus (IAV) activity peaked earlier in 2022 and 2023 compared to most prepandemic years. Influenza B virus (IBV) detections were notably higher in 2019 and 2023. Co-infections were identified in 17.2% (346/2010) of IFV-positive samples, with rhinovirus being the most frequent co-infecting virus (7.4%). Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) was only detected in 1.3% of IFV infections. Logistic regression revealed significantly higher odds of IFV co-infections in children aged under 5 years [odds ratio (OR) 8.18; 95% confidence interval (CI) 5.44-12.29; p<0.01] and in those aged 5-17 years (OR 2.45; 95% CI 1.59-3.77; p<0.01). A significant increase in the likelihood of IFV co-infection was also observed in 2022 (OR 2.42; 95% CI 1.23-4.75; p<0.05). This study described influenza epidemiology across pre-COVID-19 pandemic, during-COVID-19 pandemic, and post-COVID-19 pandemic periods in NSW. Key findings include the earlier IAV peak activity in 2022-2023 and a rapid increase in IBV detection rate from 2022 to 2023, underscoring the need for sustained influenza surveillance to monitor the persistence of these trends. The surge in influenza detections in 2022-2023, accompanied with increased testing volumes, suggests that future surveillance efforts should account for changes in rates of testing when assessing severity of influenza seasons. The higher IFV co-infection frequency was observed in children and adolescents. 'Flurona' cases remain infrequent and exclusively associated with IAVs. These insights also inform the future application of multiplex diagnostic methods.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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