The effect of the COVID-19 pandemic on influenza-related hospitalization, intensive care admission and mortality in children in Canada: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic resulted in unprecedented implementation of wide-ranging public health measures globally. During the pandemic, dramatic decreases in seasonal influenza virus detection have been reported worldwide. Information on the impact on paediatric influenza-related hospitalisations is limited. We describe influenza-related hospitalisation in children in Canada following the onset of the COVID-19 pandemic. Methods: Data on influenza-related hospitalisations, intensive care unit (ICU) admissions and in-hospital deaths in children across Canada were obtained from the Canadian Immunisation Monitoring Program, ACTive (IMPACT). This national active surveillance initiative comprises 90% of all tertiary care paediatric beds in Canada. The study period included eleven influenza seasons, from the 2010/2011 season until the 2020/2021 season inclusive. Time series modelling was used to compare the observed to predicted influenza-related hospitalisations following the COVID-19 pandemic. Results: < 0•0001). No paediatric influenza-related hospitalisations, ICU admission or deaths were reported for the 2020/2021 influenza season. Conclusions: We show complete absence of paediatric influenza infection-related hospitalisation in a Canadian National Surveillance Network during the 2020/2021 influenza season. This significant decrease is likely related in large part to non-pharmacological public health interventions implemented during the COVID-19 pandemic, although the potential role of viral interference is unknown. Funding: The Canadian Immunisation Monitoring Program, Active (IMPACT) influenza surveillance is a national surveillance initiative managed by the Canadian Paediatric Society and conducted by the IMPACT network of paediatric investigators on behalf of the Public Health Agency of Canada's Centre for Immunisation and Respiratory Infectious Diseases.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».