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Enregistrement W2133033208 · doi:10.1136/bmjopen-2011-000310

A retrospective cross-sectional study of risk factors and clinical spectrum of children admitted to hospital with pandemic H1N1 influenza as compared to influenza A

2012· article· en· W2133033208 sur OpenAlexafffundabout
Shaun K. Morris, Patricia C. Parkin, Michelle Science, Padmaja Subbarao, Yvonne Yau, Séan O’Riordan, Michelle Barton, Upton Allen, Dat Tran

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésMedicinePandemicCross-sectional studyEpidemiologyRetrospective cohort studyH1N1 influenzaPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)H1n1 pandemicPandemic influenzaHuman mortality from H5N1Influenza pandemicEmergency medicinePediatricsVirologyIntensive care medicineInternal medicineDiseasePathologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare risk factors for severe disease as measured by admission to hospital and intensive care unit (ICU) and other clinical outcomes in children with pandemic H1N1 (pH1N1) versus those with seasonal influenza. DESIGN: Retrospective analysis of children admitted to hospital with pH1N1 versus seasonal influenza A. SETTING: Canadian tertiary referral children's hospital. PARTICIPANTS: All laboratory-identified cases of pH1N1 in children younger than 18 years admitted to hospital in 2009 (n=176) and all seasonal influenza A cases admitted to hospital from influenza seasons 2004-2005 to 2008-2009 (n=200). Children with onset of symptoms more than 3 days after admission were excluded. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Primary outcomes include admission to hospital and ICU and need for mechanical ventilation. Secondary outcomes include length of stay in hospital and duration of supplemental oxygen requirement. RESULTS: Children admitted with pH1N1 were older than seasonal influenza A admissions (hospital admission: 6.5 vs 3.3 years, p<0.01; ICU admission: 7.3 vs 3.6 years, p=0.02). Children hospitalised with pH1N1 were more likely to have a pre-existing diagnosis of asthma (15% vs 5%, p<0.01); however, there was no difference in the severity of pre-existing asthma between the two groups. After controlling for obesity, asthma (OR 4.59, 95% CI 1.42 to 14.81) and age ≥5 years (OR 2.87, 95% CI 1.60 to 5.16) were more common risk factors in admitted children with pH1N1. Asthma was a significant predictor of the need for intensive care in patients with pH1N1 (OR 4.56, 95% CI 1.16 to 17.89) but not in patients with seasonal influenza A. CONCLUSION: While most pH1N1 cases presented with classic influenza-like symptoms, risk factors for severe pH1N1 disease differed from seasonal influenza A. Older age and asthma were associated with increased admission to hospital and ICU for children with pH1N1.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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