COVID-19 in Children With Rheumatic Diseases in the Spanish National Cohort EPICO-AEP
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: SARS-CoV-2 infection in children is relatively mild. Approximately 10% of identified cases are pediatric,1 with a small proportion needing hospitalization. About 25–60% of children admitted with the coronavirus disease 2019 (COVID-19) have comorbidities.2,3 Studies in adults with rheumatic diseases (RD) show that immune-mediated inflammatory disease and use of biologics are not associated with a worse clinical outcome of COVID-19.4,5,6,7 However, if patients have poorly controlled active RD or receive corticosteroids, they may be at an increased risk of infection and serious disease. Based on previous case series, scientific associations have released management recommendations for these patients.8,9 We aimed to describe the prevalence of RD among children younger than 18 years with SARS-CoV-2 infection at the 49 hospitals included in the Spanish national cohort EPICO-AEP. This study was approved by the Ethics Committee of the University Hospital 12 de Octubre (code 20/101). Informed consent was obtained from parents and mature minors. By June 30, 2020, there were 350 children admitted to the hospital, of which 48 (13.7%) required intensive care unit admission, and 4 (1.1%) died. Among the pediatric patients admitted with COVID-19, 8 … Address correspondence to Dr. C. Calvo, Hospital Universitario La Paz, Pº Castellana, 261.28046 Madrid, Spain. Email: ccalvorey{at}gmail.com.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».