Rate, associated factors and outcomes of recurrence of Kawasaki disease in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies on recurrence of Kawasaki disease (KD) have mostly been limited to Japan, which has an incidence of KD 8-10-fold higher than North America. The aim of the present study was to determine the rate of KD recurrence for patients in Ontario, to identify factors potentially associated with increased odds of recurrence, and to compare the clinical course and outcomes of index and recurrent KD episodes. METHODS: Review was undertaken of all patients with recurrence of KD identified in Ontario, Canada, from 1995 to 2006. All patients with recurrence of KD (defined as at least three clinical signs of KD in addition to fever ≥ 5 days), presenting ≥ 14 days after the return to baseline from the index episode were included. RESULTS: A total of 1010 patients were followed for 5786 patient-years. During this period a total of 17 recurrent episodes in 16 patients were identified at a median of 1.5 years after the initial episode (2 weeks-5 years). Rate of recurrence of KD was 2.9 episodes/1000 patient-years, which is higher than the expected annual incidence of KD in the same age group (26.2/100,000 per year). No factors associated with increased risk of recurrence were identified, perhaps due to the small number of events. Clinical course and outcomes of the index and recurrent KD episodes were similar. CONCLUSIONS: A previous history of KD should increase the index of suspicion for future episodes of KD to allow for rapid recognition, treatment and to achieve optimal outcomes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».