Predictors of RSV LRTI Hospitalization in Infants Born at 33 to 35 Weeks Gestational Age: A Large Multinational Study (PONI)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preterm infants are at high risk of developing respiratory syncytial virus (RSV)-associated lower respiratory tract infection (LRTI). This observational epidemiologic study evaluated RSV disease burden and risk factors for RSV-associated LRTI hospitalization in preterm infants 33 weeks+0 days to 35 weeks+6 days gestational age not receiving RSV prophylaxis. METHODS: Preterm infants ≤6 months of age during RSV season (1 October 2013-30 April 2014) were followed at 72 sites across 23 countries from September 2013-July 2014 (study period). RSV testing was performed according to local clinical practice. Factors related to RSV-associated hospitalization for LRTI were identified using multivariable logistic regression with backward selection. RESULTS: Of the 2390 evaluable infants, 204 and 127 were hospitalized for LRTI during the study period and RSV season, respectively. Among these subjects, 64/204 and 46/127, respectively, were hospitalized for confirmed RSV LRTI. Study period and RSV season normalized RSV hospitalization rates (per 100 infant years) were 4.1 and 6.1, respectively. Factors associated with an increased risk of RSV-related LRTI hospitalization in multivariable analyses were smoking of family members (P<0.0001), non-hemodynamically significant congenital heart disease diagnosis (P = 0.0077), maternal age of ≤25 years at delivery (P = 0.0009), low maternal educational level (P = 0.0426), household presence of children aged 4 to 5 years (P = 0.0038), age on 1 October ≤3 months (P = 0.0422), and presence of paternal atopy (P<0.0001). CONCLUSIONS: During the 2013-2014 RSV season across 23 countries, for preterm infants 33-35 weeks gestation ≤6 months old on 1 October not receiving RSV prophylaxis, confirmed RSV LRTI hospitalization incidence was 4.1 per 100 infant years during the study period and 6.1 per 100 infant years during the RSV season. This study enhances the findings of single-country studies of common risk factors for severe RSV infection in preterm infants and suggests that combinations of 4-6 risk factors may be used to accurately predict risk of RSV hospitalization. These findings may be useful in the identification of infants most at risk of severe RSV infection.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; 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 ».