Pediatric household transmission of SARS-CoV-2 infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND As a result of low numbers of pediatric cases early in the COVID-19 pandemic, pediatric household transmission of SARS-CoV-2 remains an understudied topic. This study sought to determine whether there are differences in the odds of household transmission for younger children compared to older children. METHODS We assembled a cohort of all individuals in Ontario, Canada with laboratory-confirmed SARS-CoV-2 infection between June 1 and December 31, 2020. The cohort was restricted to individuals residing in private households (N=132,232 cases in 89,191 households), identified through an address matching algorithm. Analysis focused on households in which the index case was aged <18 years. Logistic regression models were fit to estimate the association between age group of pediatric index cases (0-3, 4-8, 9-13, and 14-17 years) and odds of household transmission. RESULTS A total of 6,280 households had pediatric index cases, and 1,717 (27.3%) experienced secondary transmission. Children aged 0-3 years had the highest odds of household transmission compared to children aged 14-17 years (model adjusted for gender, month of disease onset, testing delay, and average family size: 1.43, 95% CI: 1.17-1.75). This association was similarly observed in sensitivity analyses defining secondary cases as 2-14 days or 4-14 days after the index case, and stratified analyses by presence of symptoms, association with a school/childcare outbreak, or school/childcare reopening. Children aged 4-8 years and 9-13 years also had increased odds of transmission (4-8: 1.40, 95% CI: 1.18-1.67; 9-13: 1.13, 95% CI: 0.97-1.32). CONCLUSIONS This study suggests that younger children are more likely to transmit SARS-CoV-2 infection compared to older children, and the highest odds of transmission was observed for children aged 0-3 years. Differential infectivity of pediatric age groups has implications for infection prevention controls within households, as well as schools/childcare, to minimize risk of household secondary transmission.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».