Management of Multisystem Inflammatory Syndrome in Children Associated With COVID-19: A Survey From the International Kawasaki Disease Registry
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: Since April 2020, there have been numerous reports of children presenting with systemic inflammation, often in critical condition, and with evidence of recent infection of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). This condition, since defined as the multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C), is assumed to be a delayed immune response to coronavirus disease 2019 (COVID-19), and there are frequently cardiac manifestations of ventricular dysfunction and/or coronary artery dilation. METHODS: We surveyed the inpatient MIS-C management approaches of the members of the International Kawasaki Disease Registry across 38 institutions and 11 countries. RESULTS: Among the respondents, 56% reported using immunomodulatory treatment for all MIS-C patients, regardless of presentation. Every respondent reported use of intravenous immunoglobulin (IVIG), including 53% administering IVIG in all patients. Steroids were most often used for patients with severe clinical presentation or lack of response to IVIG, and only a minority used steroids in all patients (14%). Acetylsalicylic acid was frequently used among respondents (91%), including anti-inflammatory and/or antiplatelet dosing. Respondents reported use of prophylactic anticoagulation, especially in patients at higher risk for venous thromboembolism, and therapeutic anticoagulation, particularly for patients with giant coronary artery aneurysms. CONCLUSIONS: There is variation in management of MIS-C patients, with suboptimal evidence to assess superiority of the various treatments; evidence-based gaps in knowledge should be addressed through worldwide collaboration to optimize treatment strategies.
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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 | 0,001 | 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 découle