COVID-19 and Myocarditis: What Do We Know So Far?
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 has been declared a global pandemic by the World Health Organization and is responsible for hundreds of thousands of deaths worldwide. COVID-19 is caused by SARS-CoV-2, and common clinical symptoms include fever, cough, sore throat, headache, and fatigue. Myocardial injury is relatively common in patients with COVID-19, accounting for 7%-23% of cases, and is associated with a higher rate of morbidity and mortality. There is a discrepancy in the literature about myocarditis as the etiology of myocardial injury in patients with COVID-19; although many anecdotal reports of myocarditis have been noted, there are only a handful of case reports in the literature about myocarditis related to COVID-19. In this review we summarize the most up to date literature around the association between COVID-19 and myocarditis and provide clinicians a practical framework about the clinical manifestations, diagnostic tools, and treatment options currently available. Importantly, this review will heighten suspicion for myocarditis as an etiology of myocardial injury in COVID-19 patients, therefore improving clinical outcomes and encouraging shared clinical decision-making. This will also open the door for further research to build around this review. Emergent treatment options for COVID-19 are in clinical trials and might be of benefit to COVID-19 patients with myocarditis in addition to current guideline-based recommendations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».