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Enregistrement W3037731101 · doi:10.1056/nejmoa2021756

Multisystem Inflammatory Syndrome in Children in New York State

2020· article· en· W3037731101 sur OpenAlexaff
Elizabeth Dufort, Emilia H. Koumans, Eric J. Chow, Elizabeth M. Rosenthal, Alison Muse, Jemma V. Rowlands, Meredith A. Barranco, Angela M. Maxted, Eli S. Rosenberg, Delia Easton, Tomoko Udo, Jessica Kumar, W Pulver, L. Douglas Smith, Brad Hutton, Debra Blog, Howard A. Zucker

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensResponse Biomedical (Canada)
Organismes subventionnairesNew York State Department of Health
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Systemic inflammatory response syndromeDiseaseSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPediatricsIntensive care medicineImmunologyInternal medicineVirologyInfectious disease (medical specialty)OutbreakSepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) is associated with coronavirus disease 2019. The New York State Department of Health (NYSDOH) established active, statewide surveillance to describe hospitalized patients with the syndrome. METHODS: Hospitals in New York State reported cases of Kawasaki's disease, toxic shock syndrome, myocarditis, and potential MIS-C in hospitalized patients younger than 21 years of age and sent medical records to the NYSDOH. We carried out descriptive analyses that summarized the clinical presentation, complications, and outcomes of patients who met the NYSDOH case definition for MIS-C between March 1 and May 10, 2020. RESULTS: As of May 10, 2020, a total of 191 potential cases were reported to the NYSDOH. Of 95 patients with confirmed MIS-C (laboratory-confirmed acute or recent severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 [SARS-CoV-2] infection) and 4 with suspected MIS-C (met clinical and epidemiologic criteria), 53 (54%) were male; 31 of 78 (40%) were black, and 31 of 85 (36%) were Hispanic. A total of 31 patients (31%) were 0 to 5 years of age, 42 (42%) were 6 to 12 years of age, and 26 (26%) were 13 to 20 years of age. All presented with subjective fever or chills; 97% had tachycardia, 80% had gastrointestinal symptoms, 60% had rash, 56% had conjunctival injection, and 27% had mucosal changes. Elevated levels of C-reactive protein, d-dimer, and troponin were found in 100%, 91%, and 71% of the patients, respectively; 62% received vasopressor support, 53% had evidence of myocarditis, 80% were admitted to an intensive care unit, and 2 died. The median length of hospital stay was 6 days. CONCLUSIONS: The emergence of multisystem inflammatory syndrome in children in New York State coincided with widespread SARS-CoV-2 transmission; this hyperinflammatory syndrome with dermatologic, mucocutaneous, and gastrointestinal manifestations was associated with cardiac dysfunction.

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)0,000
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations1 378
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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