Trends in SARS-CoV-2-related pediatric hospitalizations reported to the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program, March 2020 to December 2022
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: This study describes trends in COVID-19 hospitalizations and healthcare-associated (HA) COVID-19 in Canada among pediatric (age <18 years) patients during pre-Omicron and Omicron-dominant periods. Design: Prospective surveillance for COVID-19 infection Setting: The Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program is a sentinel surveillance system with 45 hospitals providing COVID-19 data on pediatric patients, including all 13 pediatric tertiary care facilities in Canada. Patients: Pediatric patients hospitalized with laboratory-confirmed COVID-19 at a participating hospital between March 1, 2020, and December 31, 2022. Methods: Analyzed case-level data on pediatric patients with COVID-19, including demographics, acquisition source, and outcomes. Results: Among 5,143 pediatric cases, the majority (81%) were reported during the Omicron-dominant period (beginning December 26, 2021). However, a lower proportion required intensive care during the Omicron wave (11% vs 14%, P < 0.05); no difference in mortality was observed. Of those patients admitted to hospital due to COVID-19 (n = 2,700), 45% had at least one pre-existing comorbidity. The majority (90%) of patients with HA-COVID-19 were reported during the Omicron period. There was no difference in mortality between patients with HA and community-associated (CA) infection, although a greater proportion of CA infections led to intensive care unit admission (6% vs 13%, P < 0.01). Conclusions: Surveillance findings indicate that both HA- and CA-COVID-19 hospitalizations in Canada increased among pediatric patients following the emergence of the Omicron variant, although disease severity decreased. Pre-existing health conditions were common among pediatric patients hospitalized with COVID-19, highlighting the importance of preventing severe illness in this sub-population.
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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 | 0,007 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».