The Real‐Life Effectiveness of Palivizumab for Reducing Hospital Admissions for Respiratory Syncytial Virus in Infants Residing in Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: BACKGROUND⁄ OBJECTIVE: Nunavut has the highest hospitalization rates for respiratory syncytial virus (RSV) worldwide, with rates of 166 per 1000 live births per year <1 year of age. Palivizumab was implemented in Nunavut primarily for premature infants, or those with hemodynamically significant cardiac or chronic lung disease; however, the effectiveness of the program is unknown. The objective of the present multisite, hospital-based surveillance study was to estimate the effectiveness of palivizumab in infants <6 months of age in Nunavut for the 2009 and 2010 RSV seasons. METHODS: Infants identified as palivizumab candidates who were <6 months of age were compared with all admissions for lower respiratory tract infection through multisite, hospital-based surveillance documenting the adequacy of palivizumab prophylaxis, admission for lower respiratory tract infection and the results of RSV testing. The OR for RSV admission in unprophylaxed infants was compared with those who were prophylaxed, and the effectiveness of palivizumab was estimated. RESULTS: Within the study cohort (n=101) during the two RSV seasons, five of the 10 eligible infants who did not receive adequate prophylaxis were admitted with RSV while two of the 91 infants <6 months of age eligible for palivizumab who were adequately prophylaxed were hospitalized with RSV (OR 22.3 [95% CI 3.8 to 130]; P=0.0005). The estimated effectiveness of palivizumab for the cohort was as high as 96%. Eight eligible infants were missed by the program and did not receive prophylaxis. CONCLUSION: Palivizumab was highly effective in reducing hospitalizations due to RSV infection in Nunavut. Further efforts need to be made to ensure that all eligible infants are identified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».