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Enregistrement W4407012133 · doi:10.1097/inf.0000000000004733

Child Transmission of SARS-CoV-2 Throughout the Pandemic: An Updated Systematic Review and Meta-analysis

2025· review· en· W4407012133 sur OpenAlexaff
Eugene D. Kwon, Gabriel Blank, Samantha Y. Starkey, C J. Chapman, Conné Lategan, Hennady P. Shulha, Vanessa Kitchin, Sarah L. Silverberg, Laura Sauvé, Manish Sadarangani

Notice bibliographique

RevueThe Pediatric Infectious Disease Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisTransmission (telecommunications)PandemicMedicineIndex caseSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PediatricsTransmission rateCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Index (typography)DemographyInternal medicineVirologyOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This systematic review sought to characterize child-to-child and child-to-adult transmission of severe acute respiratory coronavirus 2 (SARS-CoV-2). METHODS: A systematic review was conducted from April 1, 2021, to December 15, 2023, to estimate secondary attack rates (SARs) and secondary infections per index case (case rate) from index cases up to age 20 years. SAR and case rate were analyzed based on age, setting, country and variant prevalence. Meta-analysis was conducted on the SAR data. RESULTS: Eighty-six studies were included, representing 33,674 index cases. The total pooled SAR was 0.11 (95% CI: 0.07-0.16); 0.05 (95% CI: 0.03-0.10) for child-to-child transmission and 0.15 (95% CI: 0.07-0.30) for child-to-adult transmission. Pooled SAR in households was 0.28 (95% CI: 0.24-0.34) and was 0.02 (95% CI: 0.01-0.04) in schools. CONCLUSIONS: The role of children in SARS-CoV-2 transmission is small, particularly in schools. This work can help inform policies that effectively reduce transmission while minimizing adverse effects on children.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,021
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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