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Enregistrement W2044319758 · doi:10.1371/journal.pone.0074529

Seasonality of Kawasaki Disease: A Global Perspective

2013· article· en· W2044319758 sur OpenAlexfundno aff
Jane C. Burns, Lauren Herzog, Olivia Fabri, Adriana H. Tremoulet, Xavier Rodó, Ritei Uehara, David Burgner, Emelia Bainto, David W. Pierce, Mary Tyree, Daniel R. Cayan

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of HealthPusan National University HospitalJichi Medical UniversityUniversity of TorontoUniversitat de BarcelonaGangneung Asan HospitalPusan National UniversityKorea UniversityYonsei University College of MedicineEwha Womans UniversityCatholic University of KoreaYonsei UniversityHelsingin ja Uudenmaan SairaanhoitopiiriInje UniversityUniversity of UlsanJilin UniversityMcGill UniversityMcGill University Health CentreNational Heart, Lung, and Blood InstituteI.M. Sechenov First Moscow State Medical UniversityHospital for Sick ChildrenFudan University
Mots-clésTropicsSouthern HemisphereSeasonalityNorthern HemisphereLatitudeClimatologyGeographyBiologyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding global seasonal patterns of Kawasaki disease (KD) may provide insight into the etiology of this vasculitis that is now the most common cause of acquired heart disease in children in developed countries worldwide. METHODS: Data from 1970-2012 from 25 countries distributed over the globe were analyzed for seasonality. The number of KD cases from each location was normalized to minimize the influence of greater numbers from certain locations. The presence of seasonal variation of KD at the individual locations was evaluated using three different tests: time series modeling, spectral analysis, and a Monte Carlo technique. RESULTS: A defined seasonal structure emerged demonstrating broad coherence in fluctuations in KD cases across the Northern Hemisphere extra-tropical latitudes. In the extra-tropical latitudes of the Northern Hemisphere, KD case numbers were highest in January through March and approximately 40% higher than in the months of lowest case numbers from August through October. Datasets were much sparser in the tropics and the Southern Hemisphere extra-tropics and statistical significance of the seasonality tests was weak, but suggested a maximum in May through June, with approximately 30% higher number of cases than in the least active months of February, March and October. The seasonal pattern in the Northern Hemisphere extra-tropics was consistent across the first and second halves of the sample period. CONCLUSION: Using the first global KD time series, analysis of sites located in the Northern Hemisphere extra-tropics revealed statistically significant and consistent seasonal fluctuations in KD case numbers with high numbers in winter and low numbers in late summer and fall. Neither the tropics nor the Southern Hemisphere extra-tropics registered a statistically significant aggregate seasonal cycle. These data suggest a seasonal exposure to a KD agent that operates over large geographic regions and is concentrated during winter months in the Northern Hemisphere extra-tropics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations187
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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