Seasonality of Kawasaki Disease: A Global Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle