American College of Rheumatology Guidance for the Management of Pediatric Rheumatic Disease During the COVID‐19 Pandemic: Version 2
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide clinical guidance to rheumatology providers who treat children with pediatric rheumatic disease (PRD) in the context of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. METHODS: The task force, consisting of 7 pediatric rheumatologists, 2 pediatric infectious disease physicians, 1 adult rheumatologist, and 1 pediatric nurse practitioner, was convened on May 21, 2020. Clinical questions and subsequent guidance statements were drafted based on a review of the queries posed by the patients as well as the families and healthcare providers of children with PRD. An evidence report was generated and disseminated to task force members to assist with 3 rounds of asynchronous, anonymous voting by email using a modified Delphi approach. Voting was completed using a 9-point numeric scoring system with predefined levels of agreement (categorized as disagreement, uncertainty, or agreement, with median scores of 1-3, 4-6, and 7-9, respectively) and consensus (categorized as low, moderate, or high). To be approved as a guidance statement, median vote ratings were required to fall into the highest tertile for agreement, with either moderate or high levels of consensus. RESULTS: To date, 39 guidance statements have been approved by the task force. Those with similar recommendations were combined to form a total of 33 final guidance statements, all of which received median vote ratings within the highest tertile of agreement and were associated with either moderate consensus (n = 5) or high consensus (n = 28). CONCLUSION: These guidance statements have been generated based on review of the available literature, indicating that children with PRD do not appear to be at increased risk for susceptibility to SARS-CoV-2 infection. This guidance is presented as a "living document," recognizing that the literature on COVID-19 is rapidly evolving, with future updates anticipated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».