The spectrum of multisystem inflammatory syndrome (MIS-C) in children infected with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The impact of SARS-CoV-2 infections in children has generally been described as relatively benign. However, since April 2020, there have been reports of a new multisystem inflammatory illness affecting children and related to COVID-19 termed multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C). Aim: To describe 3 cases of children diagnosed with MIS-C and discuss the disease spectrum. Methods: We collected and reviewed data from 3 cases diagnosed with MIS-C admitted to our pediatric ward between October 2020 and January 2021. Discussion: MIS-C is a newly described disease that spans a spectrum of phenotypes and severity, and while it shares clinical similarities with Kawasaki disease, it has a unique set of epidemiological, laboratory, and prognostic characteristics. In this review, we hope to add to the understanding of this new entity. Statement of Novelty: This report discusses 3 cases of MIS-C and elaborates on the spectrum and immunology of this entity. Our cases are unique in their relatively wide spectrum and variability. We hope our own experience with MIS-C adds to the accumulating knowledge and understanding of this emerging disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle