Virus detection in critically ill children with acute respiratory disease: a new profile in view of new technology
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the epidemiology of critically ill children admitted to a paediatric intensive care unit (PICU) with acute respiratory disease. The association with intubation was analysed for the three most prevalent viruses and in those with and without viral co-infection. METHODS: Patients admitted to the PICU (2004-2014) with acute respiratory disease were included. Analyses were performed utilising each respiratory viral infection or multiple viral infections as an exposure. RESULTS: There were 1766 admissions with acute respiratory disease of which 1372 had respiratory virus testing and 748 had one or more viruses detected. The risk of intubation before or during the PICU stay was higher if parainfluenza virus was detected compared to respiratory syncytial virus (RSV) (OR: 2.20; 95% CI: 1.06-4.56). Sixty-three admissions had two or more viruses detected, and the combination of RSV and Rhinovirus/enterovirus was the most common. No significant difference was observed in the risk of intubation between patients with multiple and single viral infections. CONCLUSION: Higher risk of intubation was found in patients with parainfluenza as compared to RSV. The risk of intubation comparing parainfluenza virus to other viruses and for patients with multiple versus single virus needs to be further studied.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; 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 ».