Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A comprehensive description of the combined effect of SARS-CoV-2 and respiratory viruses (RV) other than SARS-CoV-2 (ORV) on hospitalisations is lacking. Aim To compare viral etiology of acute respiratory infections (ARI) hospitalisations before and during two pandemic years from a surveillance network in Quebec, Canada. Method We compared detection of ORV and SARS-CoV-2 during 2020-21 and 2021-22 to 8 pre-pandemic influenza seasons in patients hospitalised with ARI who were tested systematically by a multiplex PCR. Results During pre-pandemic influenza seasons, overall RV detection was 92.7% (1,493) (48.3% respiratory syncytial virus (RSV)) in children and 62.8% (4,339) (40.1% influenza) in adults. Overall RV detection in 2020-21 was 58.6% (29) in children (all ORV) and 43.7% (333) in adults (3.4% ORV, 40.3% SARS-CoV2, both including coinfections). In 2021-22 overall RV detection was 91.0% (201) in children (82.8% ORV, 8.1% SARS-CoV-2, both including coinfections) and 55.5% (527) in adults (14.1% ORV, 41.4% SARS-CoV-2, both including coinfections). Virtually no influenza was detected in 2020-21 and in 2021-22 up to epi-week 2022-9 presented here; no RSV was detected in 2020-21. In 2021-22, detection of RSV was comparable to pre-pandemic years but with an unusually early season. There were significant differences in ORV and SARS-CoV-2 detection between time periods and age groups. Conclusion Significant continuous shifts in age distribution and viral etiology of ARI hospitalisations occurred during two pandemic years. This reflects evolving RV epidemiology and underscores the need for increased scrutiny of ARI hospitalisation etiology to inform tailored public health recommendations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,246 | 0,075 |
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 ».