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Enregistrement W4281716487 · doi:10.3389/fped.2022.874045

Consequences of Social Distancing Measures During the COVID-19 Pandemic First Wave on the Epidemiology of Children Admitted to Pediatric Emergency Departments and Pediatric Intensive Care Units: A Systematic Review

2022· review· en· W4281716487 sur OpenAlexaff
Michaël Levy, Victor Lestrade, Carla Said, Philippe Jouvet, Atsushi Kawaguchi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSocial distancePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EpidemiologyIntensive care2019-20 coronavirus outbreakEmergency departmentSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Medical emergencyMEDLINEFamily medicineEmergency medicinePediatricsIntensive care medicinePsychiatryVirologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To synthesize knowledge describing the impact of social distancing measures (SDM) during the first wave of the COVID-19 pandemic on acute illness in children by focusing on the admission to pediatric emergency departments (PED) and pediatric intensive care units (PICU). Methods: We searched Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane Controlled Trials Register, EPOC Register, MEDLINE, Evidence-Based Medicine Reviews, EMBASE, WHO database on COVID-19, Cochrane Resources on COVID-19, Oxford COVID-19 Evidence Service, Google Scholar for literature on COVID-19 including pre-print engines such as medRxiv, bioRxiv, Litcovid and SSRN for unpublished studies on COVID-19 in December 2020. We did not apply study design filtering. The primary outcomes of interest were the global incidence of admission to PICU and PED, disease etiologies, and elective/emergency surgeries, compared to the historical cohort in each studied region, country, or hospital. Results: We identified 6,660 records and eighty-seven articles met our inclusion criteria. All the studies were with before and after study design compared with the historical data, with an overall high risk of bias. The median daily PED admissions decreased to 65% in 39 included studies and a 54% reduction in PICU admission in eight studies. A significant decline was reported in acute respiratory illness and LRTI in five studies with a median decrease of 63%. We did not find a consistent trend in the incidence of poisoning, but there was an increasing trend in burns, DKA, and a downward trend in trauma and unplanned surgeries. Conclusions: SDMs in the first wave of the COVID-19 pandemic reduced the global incidence of pediatric acute illnesses. However, some disease groups, such as burns and DKA, showed a tendency to increase and its severity of illness at hospital presentation. Continual effort and research into the subject should be essential for us to better understand the effects of this new phenomenon of SDMs to protect the well-being of children. Systematic Review Registration: Clinicaltrials.gov, identifier: CRD42020221215.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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