The Epidemiology of Healthcare‐Acquired Respiratory Syncytial Virus Infection Among Hospitalised Paediatric Patients: a Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital-acquired respiratory syncytial virus (HA-RSV) infections pose a substantial risk to hospitalised children, previously described as composing a fifth of RSV-related deaths worldwide. Despite this, the epidemiology of HA-RSV remains under-characterised, with limited meta-analytical evidence quantifying its incidence, morbidity and mortality. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of English language papers published between January 1975 and March 2024 searching EMBASE, MEDLINE and CABI Global Health. We included studies with primary data on paediatric HA-RSV cases among either all patients, patients with RSV or patients with healthcare-acquired infections (HAIs). Outbreak reports were excluded for the purposes of this analysis. Using random-effects meta-analyses, we synthesised the HA-RSV incidence rate (IR) and mortality rate (MR) among patient groups, reported as cases and deaths per 1000 person-years respectively. HA-RSV cumulative incidence and case-fatality rate (CFR) are also reported as percentages. The Joanna-Briggs Institute critical appraisal tool was used for quality assessment. RESULTS: Twenty-seven studies from 11 countries were included. The pooled HA-RSV IR among all paediatric patients was 10.86 cases (95% confidence interval, 3.83-17.89) per 1000 person-years. The MR was 11.34 (5.57-17.11) deaths per 1000 person-years, and the pooled CFR was 13.30% (3.21%-23.40%). HA-RSV comprised 15.57% of RSV hospitalisations and 22.48% of all HAIs. CONCLUSIONS: HA-RSV is a serious and under-recognised cause of morbidity and mortality in hospitalised paediatric patients, with significantly higher mortality than community-acquired RSV. These findings underscore the need for strengthened infection control, standardised diagnostic criteria and targeted preventative strategies to mitigate its impact globally.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».