A Novel Report on the Compassionate Use of Baricitinib in Treating a Pediatric Patient With Severe Symptoms of COVID-19 Infection
Notice bibliographique
Résumé
Since the outbreak of the pandemic coronavirus disease 2019 (COVID-19), there has been an increasing need for treatment to decrease morbidity and mortality of patients presenting with severe disease symptoms. There has been increasing evidence to suggest that the pathophysiological basis is a severe inflammatory response that resembles the cytokine release syndrome. Current strategies to counteract this involve modifiers of the immune response such as interleukin (IL)-6 receptor blockers and Janus kinase (JAK) inhibitors. An example of a JAK inhibitor is baricitinib. In this case, we present a 17-year-old female admitted with severe COVID-19 symptoms, who was placed on high-flow nasal cannula and started on azithromycin and hydroxychloroquine, which were standard of care at the time. Due to the worsening of symptoms, she was given baricitinib for compassionate use. There was a rapid improvement in clinical and imaging findings, and the patient was discharged from the hospital within 8 days of admission. This study is fascinating because there are very limited studies published on the benefits of baricitinib in managing patients with severe symptoms of COVID-19 especially in the pediatric population, and the rapidity in recovery time was remarkable.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».