Estimating the Incidence of First RSV Hospitalization in Children Born in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Respiratory syncytial virus (RSV) contributes significantly to morbidity in children, placing substantial burdens on health systems, thus RSV vaccine development and program implementation are a public health priority. More data on burden are needed by policymakers to identify priority populations and formulate prevention strategies as vaccines are developed and licensed. METHODS: Using health administrative data, we calculated incidence rates of RSV hospitalization in a population-based birth cohort of all children born over a six-year period (May 2009 to June 2015) in Ontario, Canada. Children were followed until their first RSV hospitalization, death, 5th birthday, or the end of the study period (June 2016). RSV hospitalizations were identified using a validated algorithm based on International Classification of Diseases, 10th Revision, and/or laboratory-confirmed outcomes. We calculated hospitalization rates by various characteristics of interest, including calendar month, age groups, sex, comorbidities, and gestational age. RESULTS: The overall RSV hospitalization rate for children <5 years was 4.2 per 1000 person-years (PY) with a wide range across age groups (from 29.6 to 0.52 per 1000 PY in children aged 1 month and 36-59 months, respectively). Rates were higher in children born at a younger gestational age (23.2 per 1000 PY for those born at <28 weeks versus 3.9 per 1000 PY born at ≥37 weeks); this increased risk persisted as age increased. While the majority of children in our study had no comorbidities, rates were higher in children with comorbidities. For all age groups, rates were highest between December and March. CONCLUSIONS: Our results confirm the high burden of RSV hospitalization and highlight young infants are at additional risk, namely premature infants. These results can inform prevention efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».