Resource use and disease severity of children hospitalized for COVID-19 versus multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Direct comparisons of paediatric hospitalizations for acute coronavirus disease 2019 (COVID-19) and multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) can inform health system planning. We describe the absolute and relative hospital burden of acute paediatric COVID-19 and MIS-C in Canada. Methods: This national prospective study was conducted via the Canadian Paediatric Surveillance Program from March 2020-May 2021. Children younger than 18 years old and hospitalized for acute COVID-19 or MIS-C were included in the analysis. Outcomes included supplemental oxygen (low-flow oxygen or high-flow nasal cannula), ventilation (non-invasive or conventional mechanical), vasopressors, paediatric intensive care unit (PICU) admission, or death. Adjusted risk differences (aRD) and 95% confidence intervals (CI) were calculated to identify factors associated with each diagnosis. Results: Overall, we identified 330 children hospitalized for acute COVID-19 (including five deaths) and 208 hospitalized for MIS-C (including zero deaths); PICU admission was required for 49.5% of MIS-C hospitalizations versus 18.2% of acute COVID-19 hospitalizations (aRD 20.3; 95% CI, 9.9-30.8). Resource use differed by age, with children younger than one year hospitalized more often for acute COVID-19 (aRD 43.4% versus MIS-C; 95% CI, 37.7-49.1) and more children 5-11 years hospitalized for MIS-C (aRD 38.9% vs. acute COVID-19; 95% CI, 31.0-46.9). Conclusion: While there were more hospitalizations and deaths from acute paediatric COVID-19, MIS-C cases were more severe, requiring more intensive care and vasopressor support. Our findings suggest that both acute COVID-19 and MIS-C should be considered when assessing the overall burden of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 in hospitalized children.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».