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Record W4365446771 · doi:10.14745/ccdr.v49i04a03f

Comparaison de la gravité de la maladie et de l'utilisation des ressources entre les enfants hospitalisés pour la COVID-19 et les enfants hospitalisés pour un syndrome inflammatoire multisystémique chez les enfants (SIME) au Canada

2023· article· fr· W4365446771 on OpenAlexvenueaboutno aff
Daniel S. Farrar, Charlotte Moore Hepburn, Olivier Drouin, Tala El Tal, Marie‐Paule Morin, Roberta Berard, Melanie King, Melanie Laffin Thibodeau, Krista Baerg, Guillaume Beaudoin-Bussières, Camille Beaufils, Terri-Lyn Bennett, Susanne M. Benseler, Kevin Chan, Claude Cyr, Nagib Dahdah, Elizabeth Donner, Joanne Embreé, Catherine Farrell, Andrés Finzi, Sarah Forgie, Ryan Giroux, Kristopher T. Kang, Bianca Lang, Ronald M. Laxer, Brian W. McCrindle, Julia Orkin, Jesse Papenburg, Catherine Pound, Victoria Price, Jean-Phillippe Proulx-Gauthier, Rupeena Purewal, Manish Sadarangani, Marina I. Salvadori, Roseline Thibeault, Karina A. Top, Isabelle Viel‐Thériault, Élie Haddad, Rosie Scuccimarri, Rae S. M. Yeung, Fatima Kakkar, Shaun K. Morris

Bibliographic record

VenueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicKawasaki Disease and Coronary Complications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

nom de l'équipe de l'étude sur la COVID-19 du Programme canadien de surveillance pédiatrique Résumé Contexte : Une comparaison de la gravité de la maladie et de l'utilisation des ressources entre les hospitalisations pédiatriques pour la maladie à coronavirus aiguë de 2019 (COVID-19) et le syndrome inflammatoire multisystémique chez les enfants (SIME) pourrait aider à la planification des soins de santé.Cet article décrit le fardeau hospitalier absolu et relatif de la COVID-19 pédiatrique aiguë et du SIME au Canada.Méthodes : Cette étude prospective nationale a été menée dans le cadre du Programme canadien de surveillance pédiatrique entre mars 2020 et mai 2021.Les enfants de moins de 18 ans hospitalisés pour une COVID-19 aiguë ou le SIME ont été inclus dans l'analyse.Les principales mesures d'intérêt comprenaient le besoin d'oxygène (lunette nasale à faible débit ou canule nasale à haut débit), la ventilation (mécanique non invasive ou conventionnelle), l'utilisation des médicaments vasoactifs, l'admission à l'unité de soins intensifs pédiatriques (USIP) et les décès.Les différences de risque ajustées (DRA) et les intervalles de confiance (IC) à 95 % ont été calculés afin de déterminer les facteurs associés à chaque diagnostic.Résultats : Au total, 330 enfants hospitalisés pour une COVID-19 aiguë (incluant cinq décès) et 208 enfants hospitalisés pour le SIME (incluant zéro décès) ont été identifiés.Parmi les enfants hospitalisés pour le SIME, 49,5 % ont nécessité une admission à l'USIP, comparé à 18,2 % des enfants hospitalisés pour la COVID-19 aiguë (écart de 20,3; IC à 95 %, 9,9-30,8).Il y avait une différence dans l'utilisation des ressources selon l'âge, les enfants de moins d'un an étant hospitalisés plus souvent en raison de la COVID-19 aiguë (43,4 % par rapport au SIME; IC à 95 %, 37,7-49,1) et plus d'enfants de 5 à 11 ans étant hospitalisés en raison du SIME (38,9 % par rapport à la COVID-19 aiguë; IC à 95 %, 31,0-46,9).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.084
Threshold uncertainty score0.169

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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