Nosocomial rotavirus gastroenteritis in a Canadian tertiary-care hospital
Bibliographic record
Abstract
Le rotavirus (RV) est la première cause de gastroentérite menant à une déshydratation chez le nourrisson. Ces infections surviennent tant en communauté qu'à l'hôpital. L'incidence des gastroentérites à RV nosocomiales (GERVn) a été résumée dans une revue systématique de la littérature : entre 1/7 et 1/30 enfants admis en pédiatrie acquerront une GERVn. Les études prospectives de surveillance permettant une estimation de l'incidence des GERVn sont rares. Notre étude prospective permet cette estimation dans un hôpital canadien pédiatrique de soins tertiaires avec un taux d'incidence de 0,5/1000 jours-présence (IC95% : 0,43 – 0,57), sans déclin significatif au cours des 10 années qu'ont duré l'étude. Des conditions chroniques étaient présentes chez 126 patients (59%) avec GERVn. L'efficacité d'une vaccination ciblée contre le RV chez une population à haut risque de GERVn a été évaluée à l'aide d'une modélisation mathématique. Parmi ces patients à haut risque, 49% (IC95% : 40-63%) des GERVn pourraient être prévenues, correspondant à 22% (IC95% 18-28%) des cas totaux.Nos résultats supporteront les décideurs quant aux stratégies de vaccination contre le RV à adopter pour les enfants canadiens.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".