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Enregistrement W3091914132 · doi:10.1136/archdischild-2020-319923

COVID-19, children and non-communicable diseases: translating evidence into action

2020· article· en· W3091914132 sur OpenAlexaff
Zulfiqar A Bhutta, Marie Hauerslev, Mychelle Farmer, Laura Lewis-Watts

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Action (physics)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MEDLINEBetacoronavirusIntensive care medicineVirologyPathologyOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world faces an existential, once in a lifetime pandemic due to a novel coronavirus (SARS-CoV-2) which has to date infected over 25 million people across the world, with nearly 850 000 deaths.1 The disease, labelled COVID-19 by the WHO, has now spread to almost all the countries of the world and crippled the global economy. While high-income countries have been able to tap into their resources and reserves, for many low-income and middle-income countries, rising unemployment, population lock downs and closure of businesses have inflicted crippling damage on fragile economies, with rising inequalities and worsening poverty. While early reports of the infection2 3 suggested that the infection may be generally mild in children with COVID-19, with general case fatality rate less than 1%, there are increasing reports of complications among children and adolescents.4 In addition, a recent series of cases with multisystem inflammatory response merits reconsideration of these risks.5 There are also clear signals of predictors for adverse outcomes from COVID-19 infections. The disease has disproportionately taken a toll among the elderly population in long-term care facilities, with many dying without even being tested for COVID-19 infection.6 There is clear evidence of excess mortality in subgroups, especially those with comorbidities, most commonly related to non-communicable diseases (NCDs), such as diabetes, hypertension, obesity, heart disease and cancer.7 The same appears to be true among paediatric COVID-19 infections. A systematic review analysed a total of 7780 paediatric COVID-19 positive cases globally, and found that patients with information on underlying conditions (n=655) included the following comorbidities: immunosuppression (30.5%), respiratory conditions (20%) and cardiovascular disease (14%).8 A recent report from the UK of 651 hospitalised children with COVID-19 from 260 hospitals identified comorbidities in 42% (276/651) of cases.9 Comorbidities most commonly associated with …

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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