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Enregistrement W3133266832 · doi:10.1101/2021.02.19.21251340

Multicenter cohort study of children hospitalized with SARS-CoV-2 infection

2021· preprint· en· W3133266832 sur OpenAlexaffabout
Michelle Barton, Jesse Papenburg, Rolando Ulloa‐Gutiérrez, Helena Brenes-Chacón, Adriana Yock‐Corrales, Gabriela Ivankovich‐Escoto, Alejandra Soriano‐Fallas, Marcela Hernández-de Mezerville, Ari Bitnun, Shaun K. Morris, Tala El Tal, E. Ann Yeh, P. Grantley Gill, Ronald M. Laxer, Alireza Nateghian, Ali Manafif, Marie‐Astrid Lefebvre, Chelsea Caya, Suzette Cooke, Tammie Dewan, Léa Restivo, Isabelle Viel‐Thériault, Adriana Trajtman, Rachel Dwilow, Jared Bullard, Manish Sadarangani, Ashley Roberts, Nicole Le Saux, Jennifer Bowes, Rupeena Purewal, Janell Lautermilch, Kirk Leifso, Cheryl Foo, Leigh Anne Newhook, Ann Bayliss, Dara Petel, Joan Robinson

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMemorial University of NewfoundlandQueen's UniversityMcMaster UniversityMcGill UniversityUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaTrillium Health CentreUniversity of ManitobaUniversity of SaskatchewanBC Children's HospitalUniversité LavalUniversity of CalgaryUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortComorbidityIntensive care unitPediatricsRetrospective cohort studySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Mechanical ventilationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cohort studySerologyInternal medicineDiseaseImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background A cohort study was conducted to describe and compare the characteristics of SARS-CoV-2 infection in hospitalized children in three countries. Methods This was a retrospective cohort of consecutive children admitted to 15 hospitals (13 in Canada and one each in Iran and Costa Rica) up to November 16, 2020. Cases were included if they had SARS-CoV-2 infection or multi-system inflammatory syndrome in children (MIS-C) with molecular detection of SARS-CoV-2 or positive SARS-CoV-2 serology. Results Of 211 included cases (Canada N=95; Costa Rica N=84; Iran N=32), 103 (49%) had a presumptive diagnosis of COVID-19 or MIS-C at admission while 108 (51%) were admitted with other diagnoses. Twenty-one (10%) of 211 met criteria for MIS-C. Eighty-seven (41%) had comorbidities. Children admitted in Canada were older than those admitted to non-Canadian sites (median 4.1 versus 2.2 years; p<0.001) and less likely to require mechanical ventilation (3/95 [3%] versus 15/116 [13%]; p<0.05). Sixty-four of 211 (30%) required supplemental oxygen or intensive care unit (ICU) admission and 4 (1.9%) died. Age < 30 days, admission outside Canada, presence of at least one comorbidity and chest imaging compatible with COVID-19 predicted severe or critical COVID-19 (defined as death or need for supplemental oxygen or ICU admission). Conclusions Approximately half of hospitalized children with confirmed SARS-CoV-2 infection or MIS-C were admitted with other suspected diagnoses. Disease severity was higher at non-Canadian sites. Neonates, children with comorbidities and those with chest radiographs compatible with COVID-19 were at increased risk for severe or critical COVID-19. Main points Approximately half of hospitalized children with laboratory confirmed MIS-C or SARS-CoV-2 infection were admitted with another primary diagnoses. The severity of disease was higher in the middle income countries (Costa Rica and Iran) than in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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