Clinical characteristics, treatment and outcomes of paediatric COVID-19: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Compare paediatric COVID-19 disease characteristics, management and outcomes according to World Bank country income level and disease severity. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. SETTING: Between 1 December 2019 and 8 January 2021, 3350 articles were identified. Two reviewers conducted study screening, data abstraction and quality assessment independently and in duplicate. Observational studies describing laboratory-confirmed paediatric (0-19 years old) COVID-19 were considered for inclusion. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The pooled proportions of clinical findings, treatment and outcomes were compared according to World Bank country income level and reported disease severity. RESULTS: 129 studies were included from 31 countries comprising 10 251 children of which 57.4% were hospitalised. Mean age was 7.0 years (SD 3.6), and 27.1% had a comorbidity. Fever (63.3%) and cough (33.7%) were common. Of 3670 cases, 44.1% had radiographic abnormalities. The majority of cases recovered (88.9%); however, 96 hospitalised children died. Compared with high-income countries, in low-income and middle-income countries, a lower proportion of cases were admitted to intensive care units (ICUs) (9.9% vs 26.0%) yet pooled proportion of deaths among hospitalised children was higher (relative risk 2.14, 95% CI 1.43 to 3.20). Children with severe disease received antimicrobials, inotropes and anti-inflammatory agents more frequently than those with non-severe disease. Subgroup analyses showed that a higher proportion of children with multisystem inflammatory syndrome (MIS-C) were admitted to ICU (47.1% vs 22.9%) and a higher proportion of hospitalised children with MIS-C died (4.8% vs 3.6%) compared with the overall sample. CONCLUSION: Paediatric COVID-19 has a favourable prognosis. Further severe disease characterisation in children is needed globally.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».