Effectiveness of Palivizumab in High-risk Infants and Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infants with premature birth ≤35 weeks gestational age, chronic lung disease of prematurity and congenital heart disease are at an increased risk for lower respiratory tract infections and hospitalization from respiratory syncytial virus (RSV), which has been shown in randomized trials to be prevented by palivizumab. However, palivizumab effectiveness (PE) has not been studied in a large clinical setting. METHODS: A multicenter study among high-risk US and Canadian children younger than 24 months hospitalized with lower respiratory tract infection and whose nasopharyngeal aspirates were tested for human metapneumovirus (HMPV) and RSV were the subjects of the trial. We conducted a test-negative case-control study in these subjects to determine PE. We used an inverse propensity score weighted (IPSW) multiple logistic regression model to adjust PE. RESULTS: Palivizumab was used in 434 (51%) of 849 eligible children. RSV was identified in 403 (47%) children. The unadjusted PE was 43% [95% confidence interval (CI), 34%-51%)]. After IPSW adjustment, the adjusted PE was 58% (95% CI, 43%-69%). Palivizumab prevented intensive care unit admissions (PE, 62%; 95% CI, 35%-78%). PE for 29-35 weeks gestational age and ≤6 months of chronologic age without chronic lung disease of prematurity or congenital heart disease was 74% (95% CI, 56%-85%). CONCLUSIONS: Using a test-negative case-control design with RSV molecular detection, palivizumab is shown to prevent RSV hospitalizations and intensive care unit admissions in high-risk infants.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».