MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4292810615 · doi:10.1016/j.lanepe.2022.100497

Trends in pediatric ambulatory community acquired infections before and during COVID-19 pandemic: A prospective multicentric surveillance study in France

2022· article· en· W4292810615 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Europe · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesSanofi PasteurPfizer UKSanofiMerckGlaxoSmithKlineAstraZenecaPfizer
Mots-clésMedicinePandemicEpidemiologyInfectious disease (medical specialty)PediatricsAmbulatoryBronchiolitisProspective cohort studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)OtitisLogistic regressionPediatric Infectious DiseaseInternal medicineDiseaseImmunologySurgeryVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Covid-19 pandemic control has imposed several non-pharmaceutical interventions (NPIs). Strict application of these measures has had a dramatic reduction on the epidemiology of several infectious diseases. As the pandemic is ongoing for more than 2 years, some of these measures have been removed, mitigated, or less well applied. The aim of this study is to investigate the trends of pediatric ambulatory infectious diseases before and up to two years after the onset of the pandemic. We conducted a prospective surveillance study in France with 107 pediatricians specifically trained in pediatric infectious diseases. From January 2018 to April 2022, the electronic medical records of children with an infectious disease were automatically extracted. The annual number of infectious diseases in 2020 and 2021 was compared to 2018-2019 and their frequency was compared by logistic regression. From 2018 to 2021, 185,368 infectious diseases were recorded. Compared to 2018 (n=47,116) and 2019 (n=51,667), the annual number of cases decreased in 2020 (n=35,432) by about a third. Frequency of scarlet fever, tonsillopharyngitis, enteroviral infections, bronchiolitis, and gastroenteritis decreased with OR varying from 0·6 (CI95% [0·5;0·7]) to 0·9 (CI95% [0·8;0·9]), p<0·001. In 2021, among the 52,153 infectious diagnoses, an off-season rebound was observed with increased frequency of enteroviral infections, bronchiolitis, gastroenteritis and otitis with OR varying from 1·1 (CI95% [1·0;1·1]) to 1·5 (CI95% [1·4;1·5]), p<0·001. While during NPIs strict application, the overall frequency of community-acquired infections was reduced, after relaxation of these measures, a rebound of some of them (enteroviral infections, bronchiolitis, gastroenteritis, otitis) occurred beyond the pre-pandemic level. These findings highlight the need for continuous surveillance of infectious diseases, especially insofar as future epidemics are largely unpredictable. ACTIV, AFPA, GSK, MSD, Pfizer and Sanofi.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,294 · 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