Defining the Incidence and Associated Morbidity and Mortality of Severe Respiratory Syncytial Virus Infection Among Children with Chronic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: REGAL (RSV Evidence-a Geographical Archive of the Literature) has provided a comprehensive review of the published evidence in the field of respiratory syncytial virus (RSV) in Western countries over the last 20 years. This review covers the risk and burden of RSV infection in children with underlying medical conditions or chronic diseases (excluding prematurity and congenital heart disease). METHODS: A systematic review of publications between January 1, 1995 and December 31, 2015 across PubMed, Embase, The Cochrane Library, and Clinicaltrials.gov was supplemented by papers identified by the authors through March 2017. Studies reporting data for hospital visits/admissions for RSV infection as well as studies reporting RSV-associated morbidity and mortality were included. Study quality and strength of evidence (SOE) were graded. RESULTS: A total of 2703 studies were identified and 58 were included. Down syndrome, irrespective of prematurity and congenital heart disease (moderate SOE), immunocompromised children (low SOE), cystic fibrosis (low SOE), and neurologic conditions (low SOE) were associated with a significantly increased risk of RSV hospitalization. A number of other congenital malformations and chronic conditions were also associated with severe RSV disease (low SOE). In general, pre-existing disease was also a predisposing factor for RSV-related mortality (low SOE). CONCLUSION: Severe RSV infection in infants and young children with underlying medical conditions or chronic diseases poses a significant health burden. Further studies are needed to fully quantify the epidemiology, burden and outcomes in these populations, in particular RSV-attributable mortality.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».