Paediatric infection hospital admissions in England before, during and after the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Summary The COVID-19 pandemic and associated non-pharmaceutical interventions (NPIs: containment measures/”lockdown”) reduced transmission of other infections. We quantified changes in hospital admission rates for respiratory and gastrointestinal infections amongst young children in England during and after implementation of NPIs, compared to pre-pandemic, and variations by sociodemographic and clinical characteristics. Children aged <5 years at any time between 1 January 2017 and 31 January 2022 were followed from birth or 1 January 2017, until their 5 th birthday, death or 31 January 2022, in a birth cohort based on Hospital Episode Statistics data. Quarterly emergency admission rates for respiratory and gastrointestinal infections from April-June 2020 onwards were compared to corresponding quarters in 2017-19 using Poisson regression models, with and without interaction terms for time period and sociodemographic/clinical characteristics. Admission rates for respiratory and gastrointestinal infections were lower in April-June 2020 compared to this quarter pre-pandemic (incidence rate ratio (99% CI) 0.17 (0.17-0.18) for respiratory; 0.29 (0.28-0.31) for gastrointestinal). Rates remained below pre-pandemic levels until April-June 2021 (respiratory infections) and July-September 2021 (gastrointestinal infections), subsequently increasing above the corresponding pre-pandemic quarters. Changes in rates did not differ by sociodemographic/clinical characteristics. These results can inform public health planning for future pandemics and their aftermath.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».