Kawasaki Disease Shock Syndrome: A Challenging Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
The authors present a clinical report of a previously healthy 4-year-old girl, admitted to a pediatric intensive care unit (PICU) presenting with a fluid-refractory shock. She was initially admitted in the pediatric emergency department with a history of fever and petechial rash and an initial diagnosis of invasive meningococcal disease was placed. During the PICU stay, acute myocarditis with episodes of supraventricular tachycardia and lateral and inferior wall myocardial ischemia, ileitis and serositis were noted. At 14th day of stay, she developed peeling on the hands and feet and, aneurysmatic ectasia of the coronary arteries were visualized in transthoracic echocardiography, allowing the diagnosis of Kawasaki disease shock syndrome (KDSS). The child improved after empirical treatment with antibiotics, intravenous immunoglobulin and corticosteroid therapy. She was started on antiplatelet therapy due to changes in the coronary arteries. Early recognition of KDSS can be challenging; however, a delayed diagnosis increases the risk of coronary changes and a fatal outcome. Int J Clin Pediatr. 2021;10(1):10-17 doi: https://doi.org/10.14740/ijcp425
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».