Risk factors that determine time to first RSV hospitalization in CARESS: The Canadian registry of palivizumab (2005-2011)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Evaluate risk factors that determine time to first RSV hospitalization in children at high-risk of RSV infection who received prophylaxis. Design/Methods: A prospective, observational, registry of infants who received 1 dose of palivizumab during the 2005-2011 RSV seasons across 30 sites. Neonatal and demographic data were collected from the parent/caregiver at enrollment. Data related to respiratory infection events were collected monthly. Results: 10,452 infants were enrolled; average age 5.5±6.0 months. Infants were typically male (56.4%), Caucasian (71.3%), average gestational age (GA) 32.3±5.6 completed weeks. 7006 (67%) infants received palivizumab for prematurity (35 weeks GA) only, 836 (8 %) had chronic lung disease, 1048 (10%) had congenital heart disease and 1562 (15%) had underlying medical disorders (e.g. CNS disorders, airway anomalies and cystic fibrosis). Hospitalization rates for respiratory and RSV-related illness were 6.4% and 1.6%, respectively. Risk factors that predicted RSV hospitalization included: having siblings (HR=2.16, df=1, p=0.001), >5 people in household (HR=2.02, df=1, p Conclusions: Time to first RSV hospitalization after the first palivizumab dose are similar to those reported in the literature, with a natural history of RSV. The effect of multiple risk factors pose a cumulative increased risk for RSV hospitalization, similar to the Canadian and European risk scoring models for 33-35 weeks9 GA infants.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».