The prevalence of pediatric asthma hospitalizations at different stages of the COVID-19 pandemic: A systematic review and meta-analysis study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asthma is a highly prevalent chronic inflammatory lung disease and is a frequent cause of hospitalization in children. The COVID-19 pandemic has introduced several challenges that have impacted the delivery of care for vulnerable patients, including asthmatic children. Asthmatic children without immediate access to healthcare services can face severe and fatal consequences. Furthermore, various governmental restrictions and viral mutants have been introduced throughout the pandemic, affecting COVID-19 cases and hospitalization rates. OBJECTIVES: To investigate the impact of the COVID-19 pandemic on the prevalence of asthma hospitalizations during various stages of the pandemic. We also aim to compare asthma hospital admissions during the pandemic to pre-pandemic periods. METHODS AND ANALYSIS: The databases PubMed (MEDLINE), EMBASE, CINAHL, and the Cochrane library will be used to identify relevant articles between the start of the pandemic and the date of the search strategy. Studies will be included if they examine hospital admissions for pediatric (0 to 18 years) asthma patients, regardless of asthma severity, sex, ethnicity or race. Observational retrospective cohort, prospective cohort, and cross-sectional studies will be included. A meta-analysis will be conducted if there are ≥2 articles. Else, a narrative review will be used to report our results. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO registration number: CRD42022337606.
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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 | 0,028 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,003 |
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 ».