Test-adjusted estimation for pertussis incidence in greater Toronto, Canada, 1993–2006
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pertussis remains a major public health concern, particularly affecting young children. While most identified cases occur in this group, the burden among older children and adults who undergo less frequent testing is not well characterized. METHODS: We analyzed pertussis testing and case data in the Greater Toronto Area from 1993 to 2006. We applied a meta-regression-based method for test adjustment by age and sex, estimating case counts in each demographic group as if they were tested at the same rate as the most tested group (< 1-year males). RESULTS: Before adjustment, incidence was highest in the < 1-year group and declined with age, with the ≥ 80-year group having an incidence rate ratio (IRR) of 0.011 (95% CI: 0.006-0.020) relative to male children aged < 1 year. After adjustment, the 2-4-year group showed the highest relative incidence (IRR: 5.503, 95% CI: 2.121-14.281). The highest estimated underdiagnosed case rates were in the 2-4-year group at 13.69 per diagnosed case in males (95% CI: 5.913-21.467) and the 10-19-age group in females at 6.80 per diagnosed case (95% CI: 4.684-8.917). CONCLUSION: Our use of a novel test-adjustment method for estimating incidence suggests that while pertussis is most diagnosed in infants, it is substantially underdiagnosed in older age groups generally, but particularly so in preschool-aged children and the elderly. As undiagnosed infection in these populations may play a key role in sustaining transmission, this finding has implications for vaccine booster policy. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable (not a clinical trial).
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».