Children with SARS-CoV-2 infection during an epidemic in China (outside of Hubei province)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited studies have reported the clinical and epidemiological characteristics of children infected with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). This study aimed to provide the epidemiological characteristics of children with COVID-19 throughout China (outside of Hubei Province) based on public data. METHODS: This was an observational, cross-sectional study. We included a total of 279 diagnosed children based on the data of children infected with SARS-CoV-2 reported by the Health Commission in each province, autonomous region, municipality, or special administrative region in China (outside of Hubei Province) from January 24, 2020 to February 16, 2020. RESULTS: The number of newborns (0 days ≤ age ≤28 days), infants (28 days < age ≤1 year), children (1 year < age ≤5 years), and children (5 years < age ≤18 years) accounted for 0.7%, 6.5%, 23.7%, and 69.2% of the total number of infected children, respectively. We found that from January 23, 2020, to January 31, 2020, infected children mainly came from Wuhan, China. After February 3, 2020, family clustering transmission became the main mode of transmission. CONCLUSIONS: Family clustering transmission is currently the main model of transmission in children. Considering the mild symptoms in infected children, the possibility that children may be a source of the transmission should not be ignored.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».