Notice bibliographique
Résumé
Pediatric population is vulnerable to this infection. In this review, we conducted extensive research mainly by using the database. We used Medical Subject Headings (MeSH) and associated keywords to engage in an extensive search focusing on COVID-19 in the pediatric population. We discovered that most of the studies were from China, and some of them were in the Chinese language. However, English translations of many of the studies were available. For accessing the relevant statistical data, we relied on the World Health Organization (WHO) resources and the official website of the Ontario Government (ontario.ca). Most of the studies showed that the virus has affected the pediatric population. However, we found some differences among these studies regarding the severity of symptoms in children affected by COVID-19. While a few studies stated that the virus has presented with milder symptoms in the pediatric population, some studies have presented data of children who have suffered life-threatening complications due to COVID-19. Although the data is limited, we have been able to conclude from the studies we reviewed that COVID-19 does indeed affect children the same way as any other age group. Moreover, children can act as carriers of the virus and can endanger the lives of other individuals. Besides, neonates and infants can easily acquire the infection from family members without having any exposure to the outside world. Hence, utmost care should be taken while handling this population. More trials and studies should be conducted to analyze the impact of early diagnosis of infection in children and its management.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».