86 Incidence of Pulmonary Thromboembolism in Canadian Children: A 3-Year National Surveillance Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction/Background Pulmonary thromboembolism (PTE) is a rare but life-threatening event for which adequate epidemiological data in paediatrics are lacking. Best estimates regarding the epidemiology of PTE in Canadian children were published over two decades ago, using information obtained from a national registry of paediatric thromboembolic disease which only examined pulmonary embolism as a related complication. It is likely that the true rates of pulmonary thromboembolism in Canadian children are higher. Objectives To determine the minimum national incidence of PTE in children (neonate up to <18 years) by age, gender, and province / territory of residence using an existing national surveillance system. Design/Methods Through the Canadian Paediatric Surveillance program, over 2,800 paediatricians and subspecialists practicing in Canada were contacted monthly from January 2020 to December 2022. Using a standardized definition of PTE and pre-specified diagnostic criteria, clinicians were requested to report all new suspected or confirmed cases. Results During the 3-year study period, 58 cases of PTE were reported, documenting a minimum average annual national incidence of 2.4 per million Canadian children. Females accounted for 77.6% (n=45) cases. Patients ranged in age from 2 months to 17.9 years (median age 15.8 years; interquartile rate 13.3 to 16.7 years). Incidence rates (reported as average annual per million children) varied by age: 0-4 years, 0.7; 5-9 years, 0.2; 10-14 years, 2.0; 15-18 years, 6.6; and also by province: Newfoundland, 21.3; Saskatchewan, 4.6; British Columbia, 4.5; New Brunswick, 4.4; Alberta, 3.5; Nova Scotia, 1.8; Ontario, 1.6; Manitoba, 1.0; Quebec, 0.9. Conclusion Although the overall minimum average annual national incidence of PTE in Canada is 2.4 per million children, adolescents, particularly females, appear to be at highest risk of disease. It is not clear whether geographic distribution of cases disproportionate to provincial census may be related to regional differences in diagnostic practices, population-related risk factors (e.g., obesity, genetic thrombophilias, OCP prescribing), or reporting of cases.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».