Acute care utilization due to hospitalizations for pediatric lower respiratory tract infections in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric LRTI hospitalizations are a significant burden on patients, families, and healthcare systems. This study determined the burden of pediatric LRTIs on hospital settings in British Columbia and the benefits of prevention strategies as they relate to healthcare resource demand. METHODS: LRTI inpatient episodes for patients <19 years of age during 2008-2010 were extracted from the BC Discharge Abstract Database. The annual number of acute care beds required to treat pediatric LRTIs was estimated. Sub-analyses determined the burden due to infants <1 year of age and high-risk infants. Population projections were used to forecast LRTI hospitalizations and the effectiveness of public health initiatives to reduce the incidence of LRTIs to 2020 and 2030. RESULTS: During 2008-2010, LRTI as the primary diagnosis accounted for 32.0 and 75.9% hospitalizations for diseases of the respiratory system in children <19 years of age and infants <1 year of age, respectively. Infants <1 year of age accounted for 47 and 77% hospitalizations due to pediatric LRTIs and pediatric LRTI hospitalizations specifically due to respiratory syncytial virus (RSV), respectively. The average length of stay was 3.1 days for otherwise healthy infants <1 year of age and 9.1 days for high-risk infants (P <0.0001). 73.1% pediatric LRTI hospitalizations occurred between November and April. Over the study timeframe, 19.6 acute care beds were required on average to care for pediatric LRTIs which increased to 64.0 beds at the peak of LRTI hospitalizations. Increases in LRTI bed-days of 5.5 and 16.2% among <19 year olds by 2020 and 2030, respectively, were predicted. Implementation of appropriate prevention strategies could cause 307 and 338 less LRTI hospitalizations in <19 year olds in 2020 and 2030, respectively. CONCLUSION: Pediatric LRTI hospitalizations require significant use of acute care infrastructure particularly between November and April. Population projections show the burden may increase in the next 20 years, but implementation of effective public health prevention strategies may contribute to reducing the acute care demand and to supporting efforts for overall pediatric healthcare sustainability.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».