The association between climate, geography and respiratory syncitial virus hospitalizations among children in Ontario, Canada: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Respiratory syncytial virus (RSV) infection is a major cause of hospitalization in young children in Canada, despite routine immunoprophylaxis in those with medical risk factors. We aimed to determine if cold temperatures are associated with RSV hospitalization. Methods We conducted a population-based nested case–control study of children in Ontario, Canada, using health administrative data. We compared children hospitalized for RSV between September 1, 2011 and August 31, 2012 to age and sex matched controls. We used multivariable logistic regression to identify associations between minimum daily temperature and RSV hospitalizations with adjustment for sociodemographic and environmental factors. Results We identified 1670 children with RSV hospitalizations during the study period and 6680 matched controls. Warmer temperatures (OR = 0.94, 95%CI: 0.93, 0.95) were associated with lower odds of RSV hospitalization. Southern ecozone (OR = 1.6, 95%CI: 1.2, 2.1), increased ozone concentration (OR = 1.03, 95%CI: 1.01, 1.06) and living in a lower income neighbourhood (OR = 1.3, 95%CI: 1.1, 1.5) significantly increased the odds of RSV hospitalization, as did living in a household with a larger number of siblings in a sub-cohort of children (OR = 1.34, 95%CI: 1.26, 1.41). Conclusions In Ontario, the likelihood of having an RSV hospitalization is associated with colder temperature exposures and socioeconomic factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».