Multisystem inflammatory syndrome in children: a microcosm of challenges and opportunities for translational bioinformatics in pediatric research
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Despite significant progress in our understanding and clinical management of multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C), significant challenges remain. Here, we review recently published studies on the clinical diagnosis, risk stratification, and treatment of MIS-C, highlighting key gaps in research progress that are a microcosm for challenges in translational pediatric research. We then discuss potential solutions in the realm of translational bioinformatics. RECENT FINDINGS: Current case definitions are inconsistent and do not capture the underlying pathophysiology of MIS-C, which remains poorly understood. Although overall mortality is low, some patients rapidly decompensate, and a test to identify those at risk for severe outcomes remains an unmet need. Treatment consists of various combinations of immunoglobulins, corticosteroids, and biologics, based on extrapolated data and expert opinion, while the benefits remain unclear as we await the completion of clinical trials. SUMMARY: The small size and heterogeneity of the pediatric population contribute to unmet needs because of financial and logistical constraints of the current research infrastructure focused on eliminating most sources of heterogeneity, leading to ungeneralizable results. Data sharing and meta-analysis of gene expression shows promise to accelerate progress in the field of MIS-C as well as other childhood diseases beyond the current pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».