483. Disease Severity and Clinical Manifestations of SARS-CoV-2 Infection Among Infants Over the First Year of the Pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is limited data on outcomes of SARS-CoV-2 infection among infants (< 1 year of age). In the absence of any approved vaccines for infants, understanding the risk factors for hospitalization and severe disease from COVID-19 in this age group will help inform clinical management and targeted public health interventions. The objective of this study was to describe the clinical manifestations, disease severity, and risk factors for hospitalization among infants with SARS-CoV-2 infection in Canada. Methods This is a nationwide prospective observational study using the infrastructure of the Canadian Paediatric Surveillance Program. All cases of infants aged < 1 year of age with microbiologically confirmed SARS-CoV-2 infection were reported from April 8th 2020 to May 11th 2021, and classified by disease severity, and primary cause of hospitalization. Logistic regression was performed to identify risk factors for hospitalization and severe disease. Results A total of 393 cases were reported, including 229 (58.3%) non-hospitalized and 164 (41.7%) hospitalized infants. The most common symptoms included fever (63.4%), runny nose (45.0%), cough (35.1%) and decreased oral intake (24.9%). Significant risk factors for hospitalization included younger age and presence of comorbid conditions (excluding prematurity), as shown in the Table. Among hospitalized infants, 108 (65.9%) were admitted because of COVID-19-related illness, and 52 (31.7%) were admitted for reasons other than COVID-19. A total of 31 (7.9%) infants developed severe or critical disease. Risk factors for severe disease included prematurity and younger age (Table). Conclusion We describe one of the largest cohort of infants with SARS-CoV-2 infection. Severe disease in this age group is uncommon, with younger age and prematurity being significant risk factors for severe COVID-19. Disclosures Pierre-Philippe Piché-Renaud, MD, Pfizer Global Medical Grants (Competitive grant program) (Research Grant or Support, Investigator-led project on the impact of COVID-19 on routine childhood immunizations) Olivier Drouin, MDCM MsC MPH, Covis Pharma (Research Grant or Support) Shaun Morris, MD, MPH, DTM&H, FRCPC, FAAP, GSK (Speaker’s Bureau)Pfizer (Advisor or Review Panel member)Pfizer (Grant/Research Support)
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».