Incidence and Viral Etiology of Acute Respiratory Infections and Pneumonia among Children Under Two Years: A Birth Cohort Study in Dhaka, Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Globally, acute respiratory infections (ARI), including pneumonia, remain the leading infectious causes of morbidity and mortality among children under-two years of age. We conducted this longitudinal birth cohort study in a low-income urban community in Dhaka, Bangladesh, to estimate the incidence of ARI and pneumonia and assess their viral etiology. From May 2015 to March 2016, 447 children were enrolled and followed till 2022. In this analysis, we included data from the first two years of children's lives, which contributed to a total observation of 778 child-years. Nasopharyngeal wash samples were collected during symptomatic episodes, which were tested using rRT-PCR for rhinovirus (RV), respiratory syncytial virus (RSV), human metapneumovirus (hMPV), influenza virus, human parainfluenza virus (HPIV), and adenovirus. We calculated incidence rates using Poisson-based methods with 95% confidence intervals (CI) and stratified age-specific rates into three groups: 0 to <6 months, 6 to <12 months, and 12 to 24 months. A total of 2,335 ARIs and 314 pneumonia episodes were documented. At least one respiratory virus was detected in 71% of ARI and 75% of pneumonia episodes. RV was the most frequently detected virus (54% in ARI, 40% in pneumonia), followed by RSV, HPIV, and influenza. The incidence of viral ARI was 212/100 child-years (95% CI: 202-223), and that of viral pneumonia was 30/100 child-years (95% CI: 27-35). The observed incidence of viral ARI and pneumonia during early childhood underscores the need for targeted interventions. Future research should examine environmental and socioeconomic influences, assess preventive strategies, and improve early detection and treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».