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Global characteristics and outcomes of SARS-CoV-2 infection in children and adolescents with cancer (GRCCC): a cohort study
Sheena Mukkada, Nickhill Bhakta, Guillermo Chantada, Yi‐Chen Chen, Yuvanesh Vedaraju, Lane Faughnan, Maysam R. Homsi, Hilmarie Muñiz‐Talavera, Radhikesh Ranadive, Monika L. Metzger, Paola Friedrich, Asya Agulnik, Sima Jeha, Catherine G. Lam, Rashmi Dalvi, Laila Hessissen, Daniel C. Moreira, Victor M. Santana, Michael Sullivan, Éric Bouffet, Miguela A. Caniza, Meenakshi Devidas, Kathy Pritchard‐Jones, Carlos Rodríguez‐Galindo, Antonio Juan Ribelles, Adriana Balduzzi, Alaa Elhaddad, Alejandra Casanovas, Alejandra Garcia Velazquez, Aliaksandra Laptsevich, Alicia Chang, Alessandra Lamenha F. Sampaio, Almudena González Prieto, Álvaro Lassaletta, Amaranto Suarez M, Ana Patricia Alcasabas, Anca Coliţă, Andrés Morales La Madrid, Angélica Samudio, Annalisa Tondo, Antonella Colombini, Antonis Kattamis, Norma Araceli López Facundo, Arpita Bhattacharyya, Aurélia Alimi, Aurélie Phulpin, Barbora Vakrmanová, Başak Adaklı Aksoy, Benoît Brethon, Jator Brian Kobuin, Catherine Paillard, Catherine Vézina, Bozkurt Ceyhun, Cristiana Hentea, Cristina Meazza, Daniel Ortiz‐Morales, Daniela Arce Cabrera, Daniele Zama, Debjani Ghosh, Diana Ramírez-Rivera, Doris A. Calle Jara, Dragana Janić, Elianneth Rey Helo, Elodie Gouache, Enmanuel Isidoro Guerrero Quiroz, Enrique Lopez, Éric Thébault, Essy Maradiegue, Eva de Berranger, Fatma Soliman Elsayed Ebeid, Federica Galaverna, Federico Antillón‐Klussmann, Felipe Espinoza Chacur, Fernando Daniel Negro, Francesca Carraro, Francesca Compagno, Francisco M. Barriga, Gabriela Tamayo Pedraza, Gissela Sanchez Fernandez, Gita Naidu, Gülnür Tokuç, Hamidah Alias, Hannah Grace B. Segocio, Houda Boudiaf, Imelda Luna, Iris Maia, Itziar Astigarraga, Iván Maza, J. Vasquez, Janez Jazbec, Jelena Lazić, Jeniffer Beck Dean, Jérémie Rouger, Johanny Carolina Contreras González, Jorge Huerta‐Aragonés, José Luís Fuster, Juan Manuel Lemus Quintana, Julia Palma, Karel Švojgr, Karina Quintero, Karolina Malić Tudor, Kleopatra Georgantzi, Kris Ann P. Schultz, Laura Ureña Horno, Lidia Fraquelli, Linda Meneghello, Lobna Shalaby, Lola L Macias Mora, Lorna Renner, Luciana Nunes Silva, Luisa Sisinni, Mahmoud Hammad, M. Fernández Sanmartín, C Marcela Zubieta A, María Constanza Drozdowski, Maria Kourti, Marcela Palladino, M. Madrazo, Marilyne Poirée, Marina Popova, Mario Melgar, Marta Baragaño, Martha Avilés-Robles, Massimo Provenzi, Mecneide Mendes Lins, Mehmet Fatih Orhan, Milena Villarroel, Mónica Jerónimo, Mónica Varas Palma, Muhammad Rafie Raza, Mulindwa M Justin, Najma Shaheen, Nerea Domínguez‐Pinilla, Nicholas Whipple, Nicolás André, Ondřej Hrušák, Pablo Velasco, Pamela Zacasa Vargas, P. Mellado, Pascale Yola Gassant, Paulina Diaz Romero, Raffaella De Santis, Rejin Kebudi, Riza Boranbayeva, Roberto Vásquez, Romel A. Segura, Roy Rosado, Sandra Gómez, Sandra Raimbault, Sanjeeva Gunasekera, Sara Makkeyah, Sema Büyükkapu Bay, Sergio Gomez, Séverine Bouttefroy, Shahnoor Islam, Sherif Abouelnaga, Silvio Torres, Simone Cesaro, Sofia Nunes, Soraia Rouxinol, Sucharita Bhaumik, Symbat Saliyeva, Tamara Inostroza, Thelma Velásquez, Tint Myo Hnin, Ulrika Norén‐Nyström, Valentina Baretta, Yajaira Valentine Jiménez-Antolínez, Vanesa Pérez Alonso, Vanessa Ayer Miller, Virginie Gandemer, Viviana Lotero, Volha Mishkova, Wendy Gómez García, Yeva Margaryan, Yumna Syed
Notice bibliographique
RevueThe Lancet Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAmerican Lebanese Syrian Associated Charities
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CohortMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cancer2019-20 coronavirus outbreakCohort studySars virusPediatricsVirologyInternal medicineDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,999
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations134
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon