Patterns of acute care visits for lower respiratory tract infections in children across Canada
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAcute lower respiratory tract infections (LRTI), including bronchiolitis, bronchitis, and pneumonia, are the most common and costly causes of hospitalisations in Canadian children, representing a major burden for healthcare systems.The COVID-19 pandemic severely impacted the presentation and seasonality of these hospitalisations.We sought to gain a better understanding of the patterns and factors of admissions for pediatric LRTIs. ObjectivesThe study aimed to [1] estimate the incidence rate of pediatric LRTI hospitalisations across Canada, before and after the onset of the COVID-19 pandemic, [2] evaluate the factors associated with LRTI tertiary care pediatric and intensive care unit (ICU) admissions. Methods This Canadian population-based longitudinal study used health administrative data of hospitalisations provided by the Discharge Abstract Database (DAD) of the Canadian Institute forHealth Information (CIHI).We included hospitalisations between April 1, 2016, and March 31, 2023 (divided into pre-and post-onset COVID-19 pandemic periods, 2016-20 and 2020-23) for patients between 0 and 17 years of age with a primary diagnosis of LRTI.Seasons were defined from April to March of the following year.Annual incidence rates per 100,000 population and incidence rate ratios (IRR) or annual proportions per 1,000 hospitalisations were computed.Seasonal auto-regressive moving average (SARIMA) models, stratified by sex and diagnosis subgroups, were used to quantify the weekly incidence and seasonality of LRTI hospitalisations.Secondary analyses used multivariate logistic regressions to identify factors associated with ICU and pediatric center admissions. ResultsAmong the 94,391 hospitalisations for LRTIs, 33,463 were admitted to a pediatric tertiary care center and 9,827 to the ICU.Altogether, 45% of hospitalised patients were admitted with a primary diagnosis of bronchiolitis, 43% with a diagnosis of pneumonia, and 12% with a diagnosis of other LRTIs.Compared to the pre-pandemic average, the annual incidence of hospitalisations decreased by 92% in 2020-21 (incidence rate ratio (IRR) = 0.086, 95% confidence interval (CI) 0.08-0.09)and by 51% in 2021-22 (IRR 0.49, 95% CI 0.48-0.50); in 2022-23, it increased by 48% (IRR 1.48, 95% CI 1.46-1.51).Seasonal patterns shifted after the onset of the pandemic.The typical seasonality was disrupted in 2020, with no clear pattern observed, and an outlying peak occurred in June 2022, deviating from the previously established winter seasonality.However, by the 2022-23 season, the patterns appeared to be returning to pre-pandemic trends.The annual proportion of admissions to pediatric centers and to the ICU increased between 2016-17 and 2022-23, from 256.6 to 378.5 admissions per 1,000 LRTI hospitalisations for pediatric Contributions of Authors
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».