Who is at a Higher Risk? A brief review of Recent Evidence on comorbidities in children infected with COVID-19.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 has affected both adults and children with variable presentations and disease severity. Children can present with mild symptoms of fever, cough and shortness of breath, and rapidly progress to severe pneumonia, requiring mechanical ventilation. This population includes children who are younger than one year and older adolescents who have an underlying comorbidity-specifically immunosuppression or prior cardio-respiratory infections. In this review, we discuss the determinants of severe disease among the paediatric patients- primarily asthma, immune-status, obesity and multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C). Asthma and underlying lung pathologies can be a strong predictor (~20% prevalence) for development of severe COVID-19 infection, irrespective of age. However, as compared to asthma, a higher mortality rate was reported in immune-compromised patients. With a weakened immune system, immunosuppressed individuals were 1.55 times and immunocompromised patients 3.29 times more vulnerable to developing severer COVID-19 disease. Similarly, evidence suggests that a BMI of greater than 35 kg/m2 renders individuals more susceptible to developing COVID-19-related complications. This observation is based on the negative impacts obesity has on pulmonary functions and in downplaying the immune system. Furthermore, a possible association of COVID-19 and MIS-C has been reported by multiple studies across the globe but it needs further studies to strengthen its stance due to the scarcity of data when compared with the other determinants discussed in this article. Authors recommend researchers directing attention on synthesizing the evolving evidence to fill the knowledge void in the paediatric population, which will better enable paediatricians to make informed decisions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».