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Record W7161957083 · doi:10.82308/37466

Patterns of acute care visits for lower respiratory tract infections in children across Canada

2025· dissertation· en· W7161957083 on OpenAlexaboutno aff
Emma Boisvert

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicRespiratory viral infections research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLung diseaseRespiratory infectionIle de franceMedical care

Abstract

fetched live from OpenAlex

ContexteLes infections aiguës des voies respiratoires inférieures (IVRI), notamment la bronchiolite, la bronchite et la pneumonie, sont les causes d’hospitalisation les plus courantes et coûteuses chez les enfants canadiens, ce qui représente un fardeau majeur pour les systèmes de santé. La pandémie de COVID-19 a eu de grave répercussion sur la présentation et la saisonnalité de ces hospitalisations. Nous avons cherché à mieux comprendre les tendances et les facteurs associés à ces admissions.ObjectifsL’étude visait à [1] estimer le taux d’incidence des hospitalisations pédiatriques pour les IVRI pédiatriques au Canada, avant et après la pandémie de COVID-19, et à [2] évaluer les facteurs associés aux admissions pour IVRI en soins tertiaires pédiatriques et en unités de soins intensifs (USI).MéthodesCette étude longitudinale populationnelle canadienne a utilisé des données administratives de santé fournies par la Base de données sur les congés des patients (BDCP) de l’Institut canadien d’information sur la santé (ICIS). Nous avons inclus les hospitalisations entre le 1er avril 2016 et le 31 mars 2023 (divisées en périodes pré et postpandémie du COVID-19, 2016-20 et 2020-23) pour les patients âgés de 0 à 17 ans ayant reçu un diagnostic primaire d’IVRI. Les saisons ont été définies d’avril à mars de l’année suivante. Les taux d’incidence annuels pour 100000 habitants et les rapports de taux d’incidence, ou les proportions annuels pour 1000 hospitalisations ont été calculés. Des modèles autorégressifs intégrés à moyenne mobile saisonnière, stratifiés par sexe et sous-groupes diagnostiques, ont été utilisés pour quantifier l’incidence hebdomadaire et la saisonnalité des hospitalisations. Les analyses secondaires ont utilisé des régressions logistiques multivariées pour identifier les facteurs associés aux admissions en USI et en centre pédiatrique.RésultatsParmi les 94391 hospitalisations pour IVRI, 33463 ont été admises dans un centre de soins tertiaires pédiatriques et 9827 en USI. Au total, 45% des patients hospitalisés ont été admis avec un diagnostic primaire de bronchiolite, 43% avec un diagnostic de pneumonie, et 12% avec un diagnostic d’IVRI autre.Comparativement, à la moyenne prépandémique, l’incidence annuelle des hospitalisations a diminué de 92% en 2020-21 (rapport du taux d’incidence (IRR) = 0,086, intervalle de confiance (IC) 95% 0,08-0,09), et de 51% en 2021-22 (IRR = 0,49, IC 95% 0,48-0,50). En 2022-23, elle a augmenté de 48% (IRR = 1,48, IC 95% 1,46-1,51). Les tendances saisonnières ont changé après le début de la pandémie. La saisonnalité typique a été perturbée en 2020, sans qu’aucune tendance claire ne soit observée, et un pic atypique a été observé en juin 2022, s’écartant de la saisonnalité hivernale précédemment établie. Cependant, dès la saison 2022-23, les tendances semblent revenir aux tendances prépandémiques.La proportion annuelle des admissions dans les centres pédiatriques et en USI a augmenté entre 2016-17 et 2022-23, passant de 256,6 à 378,5 admissions par 1000 hospitalisations pour IVRI pour les centres pédiatriques; et de 89,3 à 126,2 admissions par 1000 hospitalisations pour IVRI pour les admissions aux soins intensifs. De plus, plusieurs facteurs, notamment démographiques et comorbides, ont été identifiés comme étant associés aux admissions en USI et en centres pédiatriques, tels que des maladies chroniques complexes.ConclusionLes données administratives nationales sur la santé ont démontré des changements dans la saisonnalité et l’épidémiologie des hospitalisations pour IVRI chez les enfants canadiens après le début de la pandémie de COVID-19 en mars 2020, ce qui a entraîné une diminution temporaire significative de l’incidence. Cette situation a été suivie d’une augmentation significative par rapport aux niveaux prépandémiques lorsque les mesures d’interventions non pharmaceutiques (INP) ont été levées. Les autorités sanitaires devraient tenir compte de ce rebond des taux d’infection dans la préparation des mesures d’INP en vue de futures pandémies

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)0.004
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 score0.038
Threshold uncertainty score0.276

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.006
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.020
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.367 · 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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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