Environmental epidemiology of Kawasaki disease: Linking disease etiology, pathogenesis and global distribution
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The pathogenesis of Kawasaki disease (KD) is commonly ascribed to an exaggerated immunologic response to an unidentified environmental or infectious trigger in susceptible children. A comprehensive framework linking epidemiological data and global distribution of KD has not yet been proposed. METHODS AND FINDINGS: Patients with KD (n = 81) were enrolled within 6 weeks of diagnosis along with control subjects (n = 87). All completed an extensive epidemiological questionnaire. Geographic localization software characterized the subjects' neighborhood. KD incidence was compared to atmospheric biological particles counts and winds patterns. These data were used to create a comprehensive risk framework for KD, which we tested against published data on the global distribution. Compared to controls, patients with KD were more likely to be of Asian ancestry and were more likely to live in an environment with low exposure to environmental allergens. Higher atmospheric counts of biological particles other than fungus/spores were associated with a temporal reduction in incidence of KD. Finally, westerly winds were associated with increased fungal particles in the atmosphere and increased incidence of KD over the Greater Toronto Area. Our proposed framework was able to explain approximately 80% of the variation in the global distribution of KD. The main limitations of the study are that the majority of data used in this study are limited to the Canadian context and our proposed disease framework is theoretical and circumstantial rather than the result of a single simulation. CONCLUSIONS: Our proposed etiologic framework incorporates the 1) proportion of population that are genetically susceptible; 2) modulation of risk, determined by habitual exposure to environmental allergens, seasonal variations of atmospheric biological particles and contact with infectious diseases; and 3) exposure to the putative trigger. Future modelling of individual risk and global distribution will be strengthened by taking into consideration all of these non-traditional elements.
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 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».