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Enregistrement W4413185077 · doi:10.1093/pch/pxaf058

Racial disparities in children tested for SARS-CoV-2 at pediatric emergency departments: A prospective cohort study

2025· article· en· W4413185077 sur OpenAlexafffundabout
Gabrielle Freire, Vikram Sabhaney, April Kam, Brett Burstein, Richard Webster, Kathleen Winston, Jason G. Emsley, Jocelyn Gravel, Robert S. Porter, Roger Zemek, Marina I. Salvadori, Simon Berthelot, Darcy Beer, Naveen Poonai, Anne Moffatt, Bruce Wright, Lianne McLean, Stephen B. Freedman

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreJaneway Children's Health and Rehabilitation CentreChildren's Hospital Research Institute of ManitobaNova Scotia Health AuthorityIzaak Walton Killam Health CentreKingston Health Sciences CentreMcGill UniversityPublic Health Agency of CanadaInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcGill University Health CentreMcMaster UniversityUniversity of SaskatchewanHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryChildren's Hospital of Eastern OntarioWomen and Children’s Health Research InstituteCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineDalhousie UniversityUniversité LavalBC Children's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineProspective cohort studySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Cohort2019-20 coronavirus outbreakPediatric researchMedical emergencyEmergency medicinePediatricsVirologyOutbreakInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To evaluate the association between race and SARS-CoV-2 test positivity and outcomes in children. Study Design: Secondary analysis of a prospective cohort study recruiting children < 18 years, tested for SARS-CoV-2 between August 2020 and February 2022, in Canadian pediatric emergency departments. Race was self-reported by participants. The primary outcome was SARS-CoV-2 test positivity. Secondary outcomes were medical interventions and hospitalization within 14 days of index visit, and post-COVID condition (PCC) at 90-day follow-up. Associations were evaluated using multi-level logistic regression models. Results: Seven thousand and two-thirty three children underwent SARS-CoV-2 testing; median age was 2.0 years (IQR: 1.0-5.0), and 3366 (46.5%) were female. 1440 (19.9%) children tested positive for SARS-CoV-2, 776 (10.7%) were hospitalized, and 153 (13.2%) test-positive children experienced PCC. Compared to White children, most racial minority groups were more likely to test positive for SARS-CoV-2 (Middle Eastern aOR [95% CI] 2.62 [2.07, 3.32], Black aOR 2.36 [1.85, 3.03], Latin American aOR 2.23 [1.58, 3.15], South Asian aOR 2.17 [1.67, 2.82], Indigenous aOR 2.09 [1.29, 3.37], Southeast Asian aOR 1.82 [1.27, 2.62], Multiracial aOR 1.35 [1.07, 1.69], and had lower odds of medical interventions. Only Indigenous children were at higher odds of hospitalization than White children (aOR [95% CI]: 2.48 [1.03, 5.95]). Black children were less likely to report PCCs than White children (aOR 0.44 [0.22-0.86]). Conclusions: Racial disparities exist in SARS-CoV-2 test positivity and outcomes among Canadian children seeking emergency care. A better understanding of the factors contributing to these differences is needed to promote equitable health across the population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,394 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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