COVID-19 in children across three Asian cosmopolitan regions
Notice bibliographique
Résumé
As another wave of COVID-19 outbreak has approached in July 2020, a larger scale COVID-19 pediatric Asian cohort summarizing the clinical observations is warranted. Children confirmed with COVID-19 infection from the Republic of Korea, the Hong Kong Special Administrative Region (HKSAR) and Wuhan, China, during their first waves of local outbreaks were included. Their clinical characteristics and the temporal sequences of the first waves of local paediatric outbreaks were compared. Four hundred and twenty three children with COVID-19 were analyzed. Wuhan had the earliest peak, followed by Korea and HKSAR. Compared with Korea and Wuhan, patients in HKSAR were significantly older (mean age: 12.9 vs. 10.8 vs. 6.6 years, p < 0.001, respectively) and had more imported cases (87.5% vs. 16.5% vs. 0%, p < 0.001, respectively). The imported cases were also older (13.4 vs. 7.6 years, p < 0.001). More cases in HKSAR were asymptomatic compared to Korea and Wuhan (45.5% vs. 22.0% vs. 20.9%, p < 0.001, respectively), and significantly more patients from Wuhan developed fever (40.6% vs. 29.7% vs. 21.6%, p=0.003, respectively). There were significantly less imported cases than domestic cases developing fever after adjusting for age and region of origin (p = 0.046). 5.4% to 10.8% of patients reported anosmia and ageusia. None developed pediatric multisystem inflammatory syndrome temporally associated with SARS-CoV-2 (PMIS-TS). In general, adolescents were more likely to be asymptomatic and less likely to develop fever, but required longer hospital stays. In conclusion, majority patients in this pediatric Asian cohort had a mild disease. None developed PIMS-TS. Their clinical characteristics were influenced by travel history and age.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».