Post–COVID-19 multisystem inflammatory syndrome in children
Notice bibliographique
Résumé
QUESTION: The effect of acute coronavirus disease 2019 (COVID-19) on morbidity and mortality in children has been relatively small. If a child presents to my office with persistent fever and systemic hyperinflammation but no known exposure to COVID-19, how likely are they to have multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C)? What is currently known about MIS-C and what is the prognosis for children affected by it? ANSWER: Amid the COVID-19 pandemic, the emergence of a novel condition presents yet another challenge to clinicians, public health professionals, and the pediatric population. Multisystem inflammatory syndrome in children is a rare but potentially severe condition seen in children with evidence of COVID-19 approximately 2 to 6 weeks before symptom onset. Common signs and symptoms include persistent fever, systemic hyperinflammation, gastrointestinal symptoms (eg, abdominal pain, vomiting, diarrhea), mucocutaneous changes (eg, rash, conjunctivitis), headache, or cardiac dysfunction. As many children present as asymptomatic or with mild symptoms of COVID-19, the development of MIS-C can seem sudden and surprising to families and providers. Although children with MIS-C usually require hospitalization, the outcomes are largely favourable with prompt recognition and intense therapy.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».