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Enregistrement W4414866895 · doi:10.1016/j.lana.2025.101257

Healthcare costs and resource utilization for acute respiratory syncytial virus pediatric hospitalizations in Canada: a population-based study

2025· article· en· W4414866895 sur OpenAlexafffundabout
Nirma Khatri Vadlamudi, Kyle Gomes, Malou Bourdeau, Joanne Embreé, Scott A. Halperin, Taj Jadavji, Kescha Kazmi, Joanne M. Langley, Nicole Le Saux, Dorothy Moore, Shaun K. Morris, Jeffrey M. Pernica, J. Ben Robinson, Manish Sadarangani, Julie A. Bettinger, Natalie Bridger, Jared Bullard, Catherine Burton, Jeanette Comeau, Marc Lebel, Jesse Papenburg, Rupeena Purewal, Roseline Thibeault, Karina A. Top

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster UniversityMcMaster Children's HospitalAlberta Children's HospitalNova Scotia Health AuthorityUniversity of ManitobaSickKids FoundationUniversity of TorontoBC Children's HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioMcGill UniversityHospital for Sick ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitut canadien d'information sur la santéSanofi PasteurChildren's Hospital FoundationPublic Health Agency of CanadaSociété Canadienne de PédiatrieMerckMichael Smith Health Research BCGlaxoSmithKlineAstraZeneca
Mots-clésHealth careAgency (philosophy)Public healthImmunizationPalivizumabPublic health surveillancePneumovirinaeImmunization programPandemic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Respiratory syncytial virus (RSV) is a major cause of bronchiolitis and pneumonia in pediatric populations, especially in infancy. This study aims to assess overall and age-specific incidence of RSV-associated hospitalization and healthcare resource use throughout childhood in Canada. Methods: Data were retrieved from a national administrative dataset, which captured hospitalizations with International Classification of Diseases (ICD) codes, tenth revision from participating Canadian hospitals (Canadian Institute for Health Information, CIHI), and from an active surveillance program in tertiary care pediatric hospitals (the Canadian Immunization Program ACTive, IMPACT). Children aged 0-16 years with RSV in November 2017 through April 2023 were eligible. We estimated overall and age-specific RSV hospitalization incidence, healthcare resource use (length of stay, mechanical ventilation use), and costs by age group (0-5, 6-11, and 12-23 months, and 2-4 years, 5-9 years, 10-16 years). Costs were adjusted to 2022 Canadian dollars (CAD). The population denominator for age-specific RSV incidence estimates was retrieved from Statistics Canada. Findings: An estimated 29,277 RSV hospitalizations occurred, with an average of 5831 cases/year in pre-pandemic years (November 2017-June 2020). Infants aged <6 months old accounted for 13,055 (44.6%) of cases for study duration (November 2017-April 2023). RSV incidence among infants aged <6 months increased from 1250 per 100,000 in November 2017-June 2018 to 2393 per 100,000 in July 2022-April 2023. The average annual cost of RSV was $66,267,950 CAD. Infants <6 months old accounted for 49.0% ($32,471,296 CAD) of annual average RSV healthcare costs. Interpretation: Although RSV occurs throughout childhood, the high RSV hospitalization incidence in infants younger than 6 months of age highlights an urgent need for prevention strategies in this population to alleviate the health burden in this population and economic burden on healthcare systems. Funding: This surveillance activity is conducted as part of the Canadian Immunization Monitoring Program Active (IMPACT), a national surveillance initiative managed by the Canadian Paediatric Society (CPS) and conducted by the IMPACT network of pediatric investigators. Funding for RSV surveillance was provided by the Public Health Agency of Canada; funding for RSV economic burden analyses was provided by Sanofi and AstraZeneca.

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)0,002
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,331 · 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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