Influenza vaccination options to prevent hospitalization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccination of children against influenza remains a controversial topic despite the substantial morbidity caused by this infection. OBJECTIVE: To estimate the effect of three different vaccination strategies on preventing hospitalization due to influenza. METHODS: A retrospective chart review was conducted of all children admitted to a tertiary health care centre who tested positive for influenza during three consecutive influenza seasons. RESULTS: The final analysis included 208 cases with an age range of five days to 16.1 years. Seventy-six children were considered 'high-risk' and 132 were considered 'previously healthy'. Length of stay (LOS) ranged from one day to 46 days with a mean of 6.3 days. The mean LOS was 8.6 days for children with risk factors and 4.9 days for those without risk factors. The number of preventable influenza admissions was determined over three years and averaged over one year for the three vaccination strategies. A universal strategy of vaccinating all previously healthy and high-risk children over six months of age would have prevented 118 admissions. Using a selective strategy of vaccinating only children over six months of age with risk factors and a third strategy of vaccinating only two- to six-month-old infants would have prevented 58 and 55 admissions, respectively. CLINICAL IMPLICATION: Use of the universal vaccination strategy would have prevented over one-half of the influenza admissions, which was over twice that of targeted vaccination. Until the challenges of implementing universal vaccination are fully understood, targeted vaccination remains an acceptable alternative.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».