INFLUENZA SURVEILLANCE Use of Weekly Mortality Records U n it e d S t a t e s o f A m e r ic a . — Deaths are reported each week from the Vital Statistics Offices of 122 United States Cities. They are by place o f occurrence o f death, thus including deaths o f persons whose residence may be elsewhere and not including deaths of resi dents which occur in other vital statistics jurisdictions. The report is a count of death certificates filed and each week the deaths recorded include some which occurred the preceding week. The number of delayed certificates usually increases during holiday periods, causing a drop in the number of deaths reported for the holiday week, followed by an increase when the delayed certificates are included m the report during the succeeding weeks.
SURVEILLANCE DE LA GRIPPE Utilisation des relevés hebdomadaires de mortalité E t a ts -U n is d ’A m é r iq u e . — Les décès sont notifiés chaque semaine par les Bureaux de Statistiques démographiques de 122 villes des Etats-Unis. Classés selon le lieu où ils sont survenus, ils com prennent donc des décès de personnes domiciliées ailleurs, mais non les décès de résidents qui se sont produits dans d ’autres circonscrip tions statistiques. Le relevé hebdomadaire correspond aux certifi cats de décès enregistrés, et chaque semaine la notification englobe un certain nombre de décès survenus la semaine précédente. Le nombre des certificats arriérés augmente généralement pendant les périodes de congé, ce qui provoque une baisse du nombre des décès enregistrés pendant la semaine de vacances, suivie d’une augmentation lorsque les certificats arriérés sont pris en compte dans les relevés des semaines suivantes. Informations épidémiologiques contenues dans ce numéro:
Epidemiological notes contained in this number:
Hydatid Disease, Influenza Surveillance, Poliomyelitis Surveillance. List of Infected Areas, p. 92.
Hydatidose, surveillance de la grippe, surveillance de la poliomyélite. Liste des Zones infectées, p. 92.
Wkly epidem. Sec.: No. 7 - 16 Feb. 1973
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Relevé ipidénu hebi.: N5 7 • 16 Ûr. 19JJ?
Graphs based on these data are presented at various times to show the effect o f influenza epidemics and heat waves on mortality in these cities. Substantial influenza activity is reflected by a rise in mortality two to four weeks after the time when the clinical disease is widespread. These data provide the best available epidemiological evidence o f the extent and severity of an epidemic in the country as a whole.
De temps à autre, des graphiques sont établis à partir de etc renseignements pour illustrer l’effet des épidémies de grippe et des vagues de chaleur sur la mortalité des villes en question. Une épi démie de grippe de quelque importance se traduit par une augmentation de la mortalité de deux à quatre semaines après la période oit la maladie était la plus répandue. Ces données fournissent tes meilleurs indices épidémiologiques qu’on puisse avoir actuelle ment de l’étendue et de la gravité d ’une épidémie dans l ’ensemble du pays. Mortalité théorique et seuil épidémique La mortalité théorique est calculée à partir des données des années précédentes pour chaque semaine de l ’année à venir.1*1 La méthode donne généralement satisfaction puisque l’on observe chaque année les mêmes variations saisonnières, les mêmes sommets dans les années sans forte activité grippale, et, presque chaque année, les mêmes creux. La seule exception à ce schéma est que, sur une période de plusieurs années, on constate parfois un mou vement général, ascendant ou descendant, de la mortalité. Cepen dant, sauf pour la mortalité infantile, ce mouvement n ’a pas été très marqué ces dernières années. Pour calculer la mortalité théorique, on part des données hebdo madaires des quatre ou cinq années précédentes, mais sans tenir compte des périodes d’épidémie, en ajustant les données au modèle suivant, par la méthode des moindres carrés: y = u + rt + A ic o s — + Bj s m + A a c o s - ^ + Bj s m - ^ - ■
Expected Mortality and the Epidemic Threshold Expected mortality is determined by the use of data for prior years to predict the weekly mortality level for the coming year. 2 The method works well in general because the same seasonal pattern is observed each year, the same peaks are observed in years without much influenza activity, and the same nadirs are observed almost every year. The exception to this observation is that over a period of years there is sometimes a general upward o r downward trend in mortality. Except for infant mortality, this trend has not been very great in recent years. The expected mortality level is determined by using weekly data for the previous four or five-year period, omitting data for epidemic periods, and fitting the data to the following model by least squares: A - , . . 2:tt . lic t 4rct , „ . 4rrt y = u + rt + AjCOS — - f B j S m — + A ac o s - ^ - + B j s m - ^ The expected level is obtained by inserting the appropriate value of t in the equation where t is the number of the week from the begin ning of the data which was fitted to the model. This procedure allows for a general mean, a slope, and annual and semi-annual cycles in the data, and omission of epidemic data prevents an infla tion of the expected level during the influenza season. Except for resulting in a slightly smoother curve and yielding a standard error which forms the basis o f the epidemic threshold and the scale on which the graphs are drawn, the procedure is almost equivalent to averaging the deaths for corresponding weeks over the curve fitting period and using the average as the expected for the next year. The error mean square for each curve is obtained by summing the squares o f the differences in observed and expected values over the curve-fitting period, omitting the data during epidemic periods, and dividing by the appropriate degrees of freedom. The square root of this is the standard error of the curve fit and is the basis for the epidemic threshold, defined as 1.65 standard errors above the expected. Experience has shown that the deviations between observed and expected values are normally distributed in most instances. Thus, the probability that one observation will exceed the threshold is 0.05, and the probability that two successive ones will exceed the threshold is approximately (0.05)a. Construction of the Charts The reported numbers of deaths are shown as dots joined by line segments. The solid line for each mortality category is the expected number o f deaths. The dashed line is the “epidemic threshold” , a criterion for recognition of significant deviations in excess of the expected number. The charts are drawn to a scale that allows the distance between the expected and threshold levels to be constant for every curve. This device allows one to compare the influenza activity between regions by glancing at the regional chart. Although the vertical labels are different, comparison of the absolute distance on the chart between observed and threshold levels between regions shows whether the mortality is significantly higher in one region than another. This is accomplished by allowing .3 inches on the original full size chart to represent 1.65 standard errors of measurement for each graph that is drawn. (Fig. 1).
Dans l’équation, la valeur de t est le numéro d ’ordre de la semaine par rapport à la date où l’on a commencé à ajuster des données au modèle. Cette méthode permet d ’obtenir une moyenne générale, une pente, ainsi que des cycles, annuels et semi-annuels, tandis que l’omission des données correspondant aux périodes d’épidé mie empêche le gonflement des valeurs théoriques pour la saison; de la grippe. Sauf qu’elle donne une courbe légèrement moins accentuée et une erreur type qui sert à établir le seuil épidémique ainsi que l'échelle à laquelle sont tracés les graphiques, cette mé thode revient à peu près à faire la moyenne des décès des semaines correspondantes pour la période qui sert à ajuster la courbe, et à prendre cette moyenne comme mortalité théorique pour l ’année suivante. S On obtient le carré moyen de l ’erreur pour chaque courbe en faisant la somme des carrés des écarts entre valeurs observées et valeurs théoriques pour la période qui sert à ajuster la courbe; non compris les données correspondant aux épidémies, et en divi sant par les degrés de liberté appropriés. La racine carrée du résul tat est l’erreur type de la courbe et constitue la base du seuil épi démique, défini comme étant égal à 1,65 fois Terreur type en dessus du niveau théorique. L’expérience a montré que les écarts entre valeurs observées et valeurs théoriques présentent dans la plupart des cas une distribution normale. Ainsi, la probabilité pour qu’une observation dépasse le seuil est de 0,05 et la probabilité pour que deux observations successives dépassent le seuil est d ’environ (0,05)*. Construction des graphiques Les décès notifiés sont représentés par des points que relient entre eux des segments de droite. Dans chaque catégorie, la courbe en trait continu représente le nombre théorique de décès et la courbe en pointillé « le seuil épidémique », critère permettant de recon naître les écarts significatifs en excès du nombre théorique. Les graphiques sont tracés à une échelle qui permet d’avoir toujours la même distance entre le niveau théorique et le seuD épidémique pour chaque courbe. Cet artifice permet de comparer l’activité grippale des différentes régions par un simple coup d’ccil au graphique régional. Bien que les ordonnées soient différentes, on peut voir si la mortalité est sensiblement plus élevée dans une région que dans une autre en comparant sur les graphiques des différentes régions la distance absolue entre le niveau observé et le seuil. Pour cela, on construit les graphiques de telle sorte que; dans chacun d ’eux, 0,3 pouce en vraie grandeur représente 1,65 fois l’erreur type de mesure (Fig. 1).
1 Serfling, R. E. (1963) Methods for current statistical analysis of excess pneumonia-influaaza deaths. Pub!. Hlth Rep., 78, 6. * Serfling R. E. (1965) The current mortality chart. Morbidity aid Mortality, 14,1.
Wily cfidem. See.: No. 7-1$ Feb. 1973
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Relevé ipkUm. hebd.: N° 7 - 16 fév. 1973
F ig .l Pneumonia-Influenza Deaths in 122 Cities, USA, 1971-1972 Décès par pneumonie et grippe dans 122 villes des Etats-Unis, 1971-1972
A n cities — Ensemble des villes
W. N. Central — Centre nord-ouest 10 cities — 10 villes
E. N. Central — Centre nord-est 21 cities — 21 villes
New England — Nouvelle-Angleterre 14 cities — 14 villes
Mountain — Montagne 8 cities — 8 villes
E. S. Central Centre sud-est 8 cities — 8 villes
Middle Atlantic Atlantique centre 20 cities — 20 villes
Pacific — Pacifique 16 cities — 16 villes
W. S. Central — Centre sud-ouest 13 cities — 13 villes
South Atlantic — Atlantique sud 12 cities — 12 villes
Wkly epidern. Rec.‘ No. 7-16 Feb. 1973
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Relevé épidim. hebd.; N“ 7 • 16 fév. 1933
Discussion To make as accurate a prediction of expected mortality levels as possible, the curve-fitting procedure is repeated each year utilizing the most current full calendar year of data available and dropping the earliest year used previously. This naturally results in a solu tion to the above equation which is slightly different from the solution for the previous year. This usually causes a slight jump either upward o r downward in the graphs once each year. The new values are usually published beginning with the 37th week o f the year.
Discussion Pour pouvoir prédire aussi exactement que possible la mortalité théorique, on procède chaque année à un nouvel ajustement de la courbe en utilisant les données de l’année civile complète la plut récente et en ne tenant plus compte des résultats de l’année la plus ancienne précédemment utilisée. Il en résulte naturellement que l’on obtient pour l’équation ci-dessus une solution légèrement différente de celle de l ’année précédente. Ceci cause généralement une fois par an une petite discontinuité des graphiques vers le haut ou vers le bas. Les nouvelles valeurs sont habituellement publiées à partir de la 37e semaine de l’année.
(Morbidity and Mortality, 1972, 21, No. 37; US Center for Disease Control.) Editorial N ote: WHO has organized a collaborative study of ‘’excess mortality” from respiratory diseases. Thirteen countries with different climates in different parts o f the world are parti cipating by providing the necessary statistical information. In WHO a computer programme has been written to construct seasonal mortality curves expected in the light of data from the preceding decade. In determining both the secular trend and seasonal variations, Serfling’s mathematical reasoning was followed.1 However, in computing the expected seasonal mortality, the WHO scheme differs from that developed by Serfling in two respects: the most recent experience is taken into account; the seasonal variations are updated every year. This may perceptibly affect the curve. N ote de la R édaction: L ’OMS a organisé une étude collective concernant la « surmortalité » due aux maladies des voies respira toires. Treize pays de diverses régions du monde, présentant des conditions climatiques différentes, y participent en fournissant les statistiques nécessaires. Au Siège de TOMS, un programme d’ordi nateur a été élaboré pour obtenir des courbes de mortalité saison nière théorique d ’après les données relatives à la décennie précédente. La méthode employée pour déterminer la tendance à long terme et les variations saisonnières s’inspire du raisonnement mathéma tique de Serfling.1 Toutefois, le système adopté p ar l’OMS pour le calcul de la mortalité saisonnière théorique diffère de celui de Ser fling à deux égards: d ’une part, on tient compte des événements les plus récents; de l’autre, les variations saisonnières sont mises i jour chaque année. Cela peut influer sensiblement sur la courba Pour déterminer les variations saisonnières théoriques, on intro duit dans l’ordinateur deux séries de données concernant, l ’une, les décès enregistrés les années où la mortalité était peu élevée; l’autre, les décès survenus au cours de toutes les années sur les quelles porte l’étude. A partir de la première, on obtient les varia tions saisonnières de la mortalité due à des maladies des voies respiratoires en l’absence d ’épidémie notoire de grippe. La seconde permet de dégager les variations saisonnières du nombre moym de décès causés par les diverses maladies des voies respiratoires au cours de la période considérée, y compris les aimées pendant lesquelles on sait que la grippe a fortement sévi. L’étude doit durer plusieurs années. Elle présente un intérêt indéniable pour les pays qui y collaborent; en outre, elle fournit» sans doute d ’utiles possibilités de comparaison touchant le compor tement de la grippe dans des pays de climats différents. Les résultat» préliminaires seront publiés à une date ultérieure en 1973.
To determine the expected seasonal variations, two sets o f data are fed into the computer, one set comprising deaths in the years with low mortality and the other including deaths in all years under study. The first gives the seasonal variations in mortality from respiratory disease in the absence o f known epidemics of influenza. The second provides a seasonal variation which depicts the average number of deaths from all respiratory diseases in the period under study, including the years when influenza was known to be prevalent.
The study is expected to last for a number of years and, in addi tion to its unquestioned value to the individual countries colla borating in the scheme, it may provide useful comparisons on the behaviour of influenza in countries with different climates. Pre liminary results of the study will be reported later in 1973.
1Serfling, R. £. (1963) Methods for current statistical analysis of excess pneumooia-mfluenza deaths. Publ. fflth Rep., 78, 6.