Predictors of hospitalization for lower respiratory tract infection in children aged <2 years in the province of Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Young age, adverse environmental conditions and infectious agents are established risk factors of lower respiratory tract infection (LRTI), whereas pneumococcal conjugate vaccines may be protective. To explore their relative role as predictors of hospitalizations under the continental climate prevailing in the province of Quebec, Canada, an ecological study was performed. Records with a main diagnosis of LRTI in children born during 2007-2010 and observed up to their second-year anniversary were extracted from the provincial hospital administrative database. Respiratory virus surveillance data and statistics on ambient air temperature were obtained. Vaccine use in different birth cohorts was derived from the Quebec City Immunization Registry. Additive and multiplicative Poisson regression models were applied to estimate attributable fractions. Age, month of birth, ambient temperature, and respiratory syncytial virus (RSV), human metapneumovirus (hMPV) and influenza-positive test proportions were significant predictors of LRTI hospitalizations. No substantial differences were observed in cohorts exposed to the 7-valent or 10-valent pneumococcal conjugate vaccines. In the additive model, the fraction of hospitalizations explained by temperature variation was 37%, whereas RSV circulation explained 28%, hMPV 4% and influenza 1%. Complex interplay between biological, environmental and social mechanisms may explain the important role of ambient air temperature in predicting LRTI hospitalization risk in young children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».