Delineating phenotypes of Kawasaki disease and SARS-CoV-2-related inflammatory multisystem syndrome: a French study and literature review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To better define the clinical distinctions between the new severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)-related paediatric inflammatory multisystem syndrome (PIMS) and Kawasaki disease (KD). METHODS: We compared three groups of patients: group 1, cases from our national historic KD database (KD-HIS), before the SARS-CoV-2 pandemic; group 2, patients with KD admitted to an intensive care unit (KD-ICU) from both our original cohort and the literature, before the SARS-CoV-2 pandemic; and group 3, patients with PIMS from the literature. RESULTS: KD-HIS included 425 patients [male:female ratio 1.3, mean age 2.8 years (s.d. 2.4)], KD-ICU 176 patients [male:female ratio 1.3, mean age 3.5 years (s.d. 3.1)] and PIMS 404 patients [male:female ratio 1.4, mean age 8.8 years (s.d. 3.7)]. As compared with KD-HIS patients, KD-ICU and PIMS patients had a higher proportion of cardiac failure, digestive and neurological signs. KD-ICU and PIMS patients also had a lower frequency of typical KD-mucocutaneous signs, lower platelet count, higher CRP and lower sodium level. As compared with KD-HIS and KD-ICU patients, PIMS patients were older and more frequently had myocarditis; they also had fewer coronary abnormalities and lower sodium levels. Unresponsiveness to IVIG was more frequent in KD-ICU than KD-HIS and PIMS patients. CONCLUSION: On clinical grounds, KD-HIS, KD-ICU and PIMS might belong to a common spectrum of non-specific pathogen-triggered hyperinflammatory states. The causes of increasing inflammation severity within the three entities and the different effects on the heart remain to be determined.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».