Management of Multisystem Inflammatory Syndrome in Children Associated With COVID-19: A Survey From the International Kawasaki Disease Registry
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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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».