Risk factors associated with length of hospital stay in children and adolescents with coronavirus disease 2019 in Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Background With the growing incidence of children with coronavirus disease 2019 (COVID-19), the hospitalization rate in this age category has been increasing. This study aimed to assess the length of hospital stay (LOS) among children with COVID-19 and examine potential risk factors. Patients and methods We retrospectively collected data on 50 consecutive children and adolescents with mild to moderate COVID-19 who were discharged after treatment from one hospital in Egypt during July 2020. Betas (Bs) and their 95% confidence intervals (CIs) for the association of patients' sociodemographic and clinical characteristics with their LOS were computed using unadjusted and multivariable-adjusted linear regression models. Results The average LOS was 8.3 days (median 9 days). Presenting with fever, cough, and ground-glass opacity in radiograph was associated with longer LOS in the unadjusted model with Bs (95% CIs): 4.30 (1.07, 7.52), 3.50 (0.34, 6.66), and 5.55 (2.72, 8.37), respectively. In the multivariable-adjusted model, only ground-glass opacity in radiograph remained statistically associated with longer LOS (B = 4.75, 95% CI: 0.31, 9.20). Conclusion Children and adolescents with COVID-19 stayed in the hospital for a relatively short period. Selected clinical and radiological findings may be associated with longer LOS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».