Seasonality Patterns in Croup Presentations to Emergency Departments in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Croup is a common pediatric respiratory illness presenting to the emergency department (ED) in the fall and winter months. Most cases are caused by parainfluenza viruses. We examine the monthly patterns of young children who made croup-related visits to EDs in Alberta, Canada. METHODS: Emergency department visits were identified in provincial administrative databases to obtain all ED encounters for croup made by young children (aged ≤2 years) during 6 years (April 1, 1999, to March 30, 2005). Time series models (seasonal autoregressive integrated moving average) were developed to capture temporal and seasonal trends and predict future presentations. RESULTS: Overall, 27,355 croup-related ED visits were made during the study period. More males (62%) than females presented, and most (43%) were younger than 1 year. Differences were observed in the number of visits made in odd and even years. Peak visits occurred in November for odd years and in February for other years. Strong seasonal patterns at 12 months were detected and included in the modeling. CONCLUSIONS: We observed the presence of a clear biennial pattern of croup ED visits. The seasonal autoregressive moving average models and predictions offer insights into the epidemiology of croup-related visits to EDs and may be helpful in planning both research and resource needs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».