Contribution of influenza viruses to medically attended acute respiratory illnesses in children in high‐income countries: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The burden of disease in children attributable to influenza viruses is difficult to quantify given the similarity of symptoms caused by infection due to influenza and other viruses. This uncertainty impacts clinical decision-making and estimates of burden. We aimed to systematically review the literature to determine the proportion of healthy children presenting for health care with an acute respiratory illness (ARI) who have laboratory-confirmed seasonal influenza (PROSPERO ID#CRD42014013896). METHOD: We searched Ovid MEDLINE, EMBASE, Scopus, and references of included articles. We included studies that used polymerase chain reaction methods to test for influenza in healthy children aged ≤5 years who presented for health care in high-income countries with an influenza-like or ARI. A standardized form was used to collect data on positivity and other relevant study elements. RESULTS: Seventeen studies covering 12 different influenza seasons were included. The proportion of influenza positivity ranged from 11% to 56%. Subgroup analyses were performed by influenza season, continent, healthcare setting, age group, and vaccination status. Higher influenza positivity was reported among children aged 3-5 years compared with children aged ≤2 years, and for unvaccinated children. CONCLUSION: The minority of healthy patients aged ≤5 years with medically attended influenza-like or acute respiratory symptoms have laboratory-confirmed influenza virus infection, although this varied by influenza season. Prevention efforts should be targeted accordingly. STATEMENT: Most influenza-like illnesses are not laboratory-confirmed and have similar clinical presentations. Consequently, the true contribution of influenza to acute respiratory infections in children remains uncertain. Our systematic review estimates that this proportion ranges from 11% to 56%. This finding can help both clinicians and public health professionals target prevention.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».