Comparative Analysis of Incidence and Outcomes of Acute Hepatitis A (HAV) and B Virus Infections (HBV) in Children Aged ≤ 20 years in the United States (US)
Notice bibliographique
Résumé
HAV and HBV are amongst the most common vaccine preventable diseases and may be associated with morbidity and health care costs. The epidemiology and impact of acute HAV and HBV infection in pediatric hospitalizations is poorly defined relative to other populations. A cohort study was undertaken with the 2012 Kids’ Inpatient Database that encompasses a stratified random sample of community and non-rehabilitation based hospitalizations across the US of pediatric patients aged ≤ 20 years. The primary outcome was incidence of acute HAV and HBV-related hospitalizations. Risk factors of age, sex, and race, and outcomes of length of stay (LOS), and costs were compared between persons with HAV and HBV infection. ICD-9 codes of 070.0–070.31 were utilized to capture acute HAV and HBV cases. Continuous and discrete outcomes between HAV and HBV were calculated with linear and logistic regression (with weighting), respectively. A total of 424 cases of acute viral hepatitis A (48.3%), B (50.5%), and co-infection (1.2%) occurred, corresponding to a national overall incidence rate of 8.9 cases per 100,000 persons (aged ≤ 20 years). HBV acquisition was associated with a higher mean age than HAV (15.4 vs. 13.1 years, P < 0.001). A greater proportion of patients with HBV compared with HAV were female (70.1% vs. 41.2%, P < 0.001). The distribution of race was significantly different with disproportionate numbers of HBV compared with HAV cases in Blacks and Asians (P < 0.001). LOS (6.93 vs. 4.38 days, P = 0.02) and hospitalization costs ($58,211 vs. $30,758, P = 0.03) were both significantly greater in HBV than HAV cases. We demonstrated that acute HAV and HBV cases differed in demographic factors of sex, age, and race, and that HBV was associated with greater LOS and costs. Although the incidence was low, enhanced vaccine efforts are indicated for further prevention of these infections in children. All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».