Aetiological role of common respiratory viruses in acute lower respiratory infections in children under five years: A systematic review and meta–analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute lower respiratory infection (ALRI) remains a major cause of childhood hospitalization and mortality in young children and the causal attribution of respiratory viruses in the aetiology of ALRI is unclear. We aimed to quantify the absolute effects of these viral exposures. METHODS: We conducted a systematic literature review (across 7 databases) of case-control studies published from 1990 to 2014 which investigated the viral profile of 18592 children under 5 years with and without ALRI. We then computed a pooled odds ratio and virus-specific attributable fraction among the exposed of 8 common viruses - respiratory syncytial virus (RSV), influenza (IFV), parainfluenza (PIV), human metapneumovirus (MPV), adenovirus (AdV), rhinovirus (RV), bocavirus (BoV), and coronavirus (CoV). FINDINGS: From the 23 studies included, there was strong evidence for causal attribution of RSV (OR 9.79; AFE 90%), IFV (OR 5.10; AFE 80%), PIV (OR 3.37; AFE 70%) and MPV (OR 3.76; AFE 73%), and less strong evidence for RV (OR 1.43; AFE 30%) in young children presenting with ALRI compared to those without respiratory symptoms (asymptomatic) or healthy children. However, there was no significant difference in the detection of AdV, BoV, or CoV in cases and controls. CONCLUSIONS: This review supports RSV, IFV, PIV, MPV and RV as important causes of ALRI in young children, and provides quantitative estimates of the absolute proportion of virus-associated ALRI cases to which a viral cause can be attributed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle