Estimating Respiratory Syncytial Virus-associated Hospitalization in the First Year of Life Among Infants Born at 32–35 Weeks of Gestation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prophylaxis against respiratory syncytial virus-associated hospitalization (RSV-H) with anti-RSV monoclonal antibody is not considered cost-effective for routine use in most jurisdictions. The aim of this study was to develop a scoring tool to estimate local risk of RSV-H in the first year of life among moderately premature infants to assist in prophylaxis decision making. METHODS: A retrospective cohort was constructed from population-based databases in Nova Scotia, Canada, to follow 32- to 35-week gestation infants from the prenatal period to <12 months of age, from 1998 to 2008. Potential risk factors were entered into the logistic regression model, where the dependent variable was RSV-H. Receiver operator characteristic analysis demonstrated cutoff scores producing the highest predictive accuracy, and the likelihood ratio test was used to select the final set of variables for the predictive tool. RESULTS: In 2811 eligible infants, the overall RSV-H rate was 3.1% (88/2811). Of 17 variables considered, 3 were used to create the scoring tool: birth during December to February, household smoke exposure and household crowding. The positive likelihood ratios of predictive tool scores for high, moderate and low of RSV-H were 3.57, 3.38 and 1.95, whereas posttest probabilities (risk of RSV-H) were 11.4%, 10.8% and 1.6%, respectively. CONCLUSIONS: While able to predict infants at low risk of RSV-H, the tool did not discriminate high from moderate risk infants. The tool could be used in anticipatory care to help educate families about reducing risk of serious RSV illness in their newborn.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».