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Veröffentlichter Artikel oder Aufsatz

Publikationsart: Veröffentlichter Artikel oder Aufsatz
Autor(en): Matthias an der Heiden; Udo Buchholz
Titel: Estimation of influenza-attributable medically attended acute respiratory illness by influenza type/subtype and age, Germany, 2001/02–2014/15
Erschienen in: Influenza and Other Respiratory Viruses , 2016
S. 1-12
Verlag: Wiley
Verlags-URL: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/irv.12434/
DOI: 10.1111/irv.12434
Veröffentlichung auf edoc: 16.01.2017
Status: published
Volltext: pdf (urn:nbn:de:0257-10050648)
Vorhaben/Arbeitsgruppe: Robert Koch-Institut, Infektionsepidemiologie
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Abstract (eng):
Background: The total burden of influenza in primary care is difficult to assess. The case definition of medically attended “acute respiratory infection” (MAARI) in the German physician sentinel is sensitive; however, it requires modelling techniques to derive estimates of disease attributable to influenza. We aimed to examine the impact of type/subtype and age.
Methods: Data on MAARI and virological results of respiratory samples (virological sentinel) were available from 2001/02 until 2014/15. We constructed a generalized additive regression model for the periodic baseline and the secular trend. The weekly number of influenza-positive samples represented influenza activity. In a second step, we distributed the estimated influenza-attributable MAARI (iMAARI) according to the distribution of types/subtypes in the virological sentinel.
Results: Season-specific iMAARI ranged from 0.7% to 8.9% of the population. Seasons with the strongest impact were dominated by A(H3), and iMAARI attack rate of the pandemic 2009 (A(H1)pdm09) was 4.9%. Regularly the two child age groups (0-4 and 5-14 years old) had the highest iMAARI attack rates reaching frequently levels up to 15%-20%. Influenza B affected the age group of 5- to 14-year-old children substantially more than any other age group. Sensitivity analyses demonstrated both comparability and stability of the model.
Conclusion: We constructed a model that is well suited to estimate the substantial impact of influenza on the primary care sector. A(H3) causes overall the greatest number of iMAARI, and influenza B has the greatest impact on school-age children. The model may incorporate time series of other pathogens as they become available.
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Generiert am 25.05.2017, 10:18:13