Twenty years of recrudescent influenza and pneumonia mortality after the 1918 influenza pandemic in Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
There is substantial and growing knowledge of the severe and unequal impacts of the 1918 flu worldwide, but the long-term impacts of the pandemic have not been studied widely despite its unique epidemiological signatures. The goal of this paper is to identify significant recrudescent influenza and pneumonia (P&I) mortality events after the 1918 flu through 1939 in Newfoundland, with specific attention to the changes in age-based mortality. I use a Serfling regression model using monthly P&I mortality rates from 1910-17 to identify baseline patterns preceding the 1918 flu. I assess monthly P&I mortality rates from 1918-39 against the baseline Serfling regression model to identify months of significant excess P&I mortality rates for the ~20 post-pandemic years. I calculate a ratio of excess mortality in <65-year-olds and excess mortality in 65+-year-olds (RR <>65 ) to identify major shifts in age-based P&I mortality during and after the flu pandemic. Results show that there were six significant recrudescent P&I mortality events after the 1918-20 flu in 1923, 1926, 1928, 1929, 1931, and 1935 (18 months of excess P&I mortality and ~1548 excess deaths). Age-based analyses (RR <>65 ) show that individuals <65 had highest excess mortality during the flu pandemic RR <>65 reverted to <1.0 in the following years, with some important exceptions. These results suggest that the novelty of the H1N1 influenza A virus in 1918 contributed to significant long-term P&I activity and recrudescent mortality in Newfoundland for at least two decades after the end of the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».