Respiratory hospitalizations and ICU admissions among children with and without medical complexity at the end of the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Decreased severe respiratory illness was observed during the first 2 years of the COVID-19 pandemic, with a relatively smaller decrease among children with medical complexity (CMC) compared to non-CMC. We extended this analysis to the third pandemic year (April 1, 2022, to March 31, 2023) when pandemic public health measures were loosened. A population-based repeated cross-sectional study evaluated respiratory hospitalizations among CMC and non-CMC (<18 years) in Ontario, Canada. Among the 67,517 CMC and 3,006,504 non-CMC in Ontario, there were more CMC respiratory hospitalizations compared with the expected prepandemic levels (n = 3145 hospitalizations, corresponding to rate ratio [RR], 1.20; 95% confidence interval [CI], 1.16-1.25) with an even larger relative increase among non-CMC (n = 6653, RR, 1.36; 95% CI, 1.34-1.38). Increased intensive care unit admissions for respiratory illness were also observed (CMC: RR, 1.44; 95% CI, 1.31-1.59; non-CMC: RR, 2.02; 95% CI, 1.89-2.16). Understanding respiratory surge drivers may provide insights to protect at-risk children from respiratory morbidity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».