Profile of resistance to IVIG treatment in patients with Kawasaki disease and concomitant infection
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Kawasaki disease (KD) can be associated with concomitant viral or bacterial infections. Children with persistent or recurrent fever 36 hours after the end of intravenous immunoglobulin (IVIG) are considered to be resistant to treatment and are at increased risk for coronary complications. Although concomitant infection does not affect coronary outcome, it is unknown how it influences the response to IVIG treatment. METHODOLOGY: Retrospective cohort study between 2008 and 2016 in a tertiary pediatric university hospital, including 154 children, of which 59 (38%) had concomitant infection. RESULTS: Children with concomitant infection were more likely to have fever 48 hours after initial IVIG treatment (36% vs 20%, p = 0.05) and to be treated with a second dose (33% vs 18%, p = 0.04). Children with infection had higher C-reactive protein at the time of diagnosis (148 vs 112 mg/L, p = 0.04), and 48 hours after IVIG administration (111 vs 59 mg/L, p = 0.003). Nevertheless, there was no statistically significant difference in the prevalence of coronary complications (Z-score > 2.5) between children with and without concomitant infection (36% vs 39%, p = 0.68). CONCLUSION: Children with KD and concomitant infection are more likely to have persistent fever and elevated inflammatory markers after treatment. This association increases the likelihood of receiving a second dose of IVIG but not the risk of coronary complication. Accordingly, prospective studies to distinguish true IVIG resistance from infection induced persistent fever is warranted.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».