Viral aetiology of acute respiratory infections among children and associated meteorological factors in southern China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute respiratory infections (ARIs) are common in children and mostly caused by viruses, but the significance of the detection of multiple viruses in ARIs is unclear. This study investigated 14 respiratory viruses in ARIs among children and associated meteorological factors in Shantou, southern China. METHODS: Paired nasal/throat-flocked swabs collected from 1,074 children with ARIs, who visited outpatient walk-in clinics in a tertiary hospital between December 2010 and November 2011, were examined for fourteen respiratory viruses--influenza viruses (FluA, FluB), respiratory syncytial viruses (RSV A and B), human coronaviruses (hCoV: 229E, OC43, HKU1, NL63), human metapneumoviruses (hMPV A and B), parainfluenza viruses (PIV1-4), human rhinoviruses (HRV A, B, C), enteroviruses (EV), adenoviruses (ADV), human bocavirus (hBoV), and human parechoviruses (hPeV)--by multiplex real-time PCR. RESULTS: We identified at least one virus in 82.3% (884/1,074) and multiple viruses in 38.6% (415/1,074) of patients. EV and HRV were the most frequently detected single viruses (42.3%, 374/884 and 39.9%, 353/884 respectively) and co-detected pair (23.1%, 96/415). Overlapping seasonal trends of viruses were recorded over the year, with dual peaks for EV and single peaks for the others. By logistic regression analysis, EV was positively associated with the average temperature and humidity, hCoV, and PIV4, but negatively with HRV, PIV3, and hBoV. HRV was inversely associated with EV and PIV3. CONCLUSIONS: This study reports high viral detection and co-detection rates in pediatric ARI cases mainly due to EV and HRV. Many viruses circulated throughout the year with similar seasonal trends in association with temperature, humidity, and wind velocity. Statistically significant associations were present among the viruses. Understanding the polyviral etiology and viral interactions in the cases with multiple viruses warrants further studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».