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Enregistrement W4293105656 · doi:10.1371/journal.pone.0272648

Clinical manifestations and disease severity of SARS-CoV-2 infection among infants in Canada

2022· article· en· W4293105656 sur OpenAlexafffundabout
Pierre‐Philippe Piché‐Renaud, Luc Panetta, Daniel S. Farrar, Charlotte Moore Hepburn, Olivier Drouin, Jesse Papenburg, Marina I. Salvadori, Melanie Laffin, Fatima Kakkar, Shaun K. Morris

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensCanadian Paediatric SocietyPublic Health Agency of CanadaMcGill UniversityMcGill University Health CentreMontreal Children's HospitalUniversité de MontréalUniversity of TorontoSickKids FoundationCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustinePublic Health OntarioHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesGlaxoSmithKlinePublic Health AgencyChildren's Hospital FoundationPublic Health Agency of CanadaCanadian Child Health Clinician Scientist ProgramSanofiFonds de Recherche du Québec - SantéMichael Smith Health Research BCBC Children's HospitalSanofi PasteurSeqirusAstraZenecaPfizer
Mots-clésMedicineAsymptomaticPediatricsDiseaseLogistic regressionSeverity of illnessProspective cohort studySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicinePublic healthInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are limited data on outcomes of SARS-CoV-2 infection among infants (<1 year of age). In the absence of approved vaccines for infants, understanding characteristics associated with hospitalization and severe disease from COVID-19 in this age group will help inform clinical management and public health interventions. The objective of this study was to describe the clinical manifestations, disease severity, and characteristics associated with hospitalization among infants infected with the initial strains of SARS-CoV-2. METHODS: This is a national, prospective study of infants with SARS-CoV-2 from April 8th 2020 to May 31st 2021 using the infrastructure of the Canadian Paediatric Surveillance Program. Infants <1 year of age with microbiologically confirmed SARS-CoV-2 infection from both inpatients and outpatients seen in clinics and emergency departments were included. Cases were classified as either: 1) Non-hospitalized patient with SARS-CoV-2 infection; 2) COVID-19-related hospitalization; or 3) non-COVID-19-related hospitalization (e.g., incidentally detected SARS-CoV-2). Case severity was defined as asymptomatic, outpatient care, mild (inpatient care), moderate or severe disease. Multivariable logistic regression was performed to identify characteristics associated with hospitalization. RESULTS: A total of 531 cases were reported, including 332 (62.5%) non-hospitalized and 199 (37.5%) hospitalized infants. Among hospitalized infants, 141 of 199 infants (70.9%) were admitted because of COVID-19-related illness, and 58 (29.1%) were admitted for reasons other than acute COVID-19. Amongst all cases with SARS-CoV-2 infection, the most common presenting symptoms included fever (66.5%), coryza (47.1%), cough (37.3%) and decreased oral intake (25.0%). In our main analysis, infants with a comorbid condition had higher odds of hospitalization compared to infants with no comorbid conditions (aOR = 4.53, 2.06-9.97), and infants <1 month had higher odds of hospitalization then infants aged 1-3 months (aOR = 3.78, 1.97-7.26). In total, 20 infants (3.8%) met criteria for severe disease. CONCLUSIONS: We describe one of the largest cohorts of infants with SARS-CoV-2 infection. Overall, severe COVID-19 in this age group was found to be uncommon. Comorbid conditions and younger age were associated with COVID-19-related hospitalization amongst infants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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