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Enregistrement W3197511254 · doi:10.1093/jalm/jfab114

MultiInflammatory Syndrome in Children: A View into Immune Pathogenesis from a Laboratory Perspective

2021· review· en· W3197511254 sur OpenAlexaff
Mary Kathryn Bohn, Peter Yousef, Shannon Steele, Lusia Sepiashvili, Khosrow Adeli

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Applied Laboratory Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathogenesisMedicineImmunologyDiseaseImmune systemKawasaki diseaseMacrophage activation syndromeMyocarditisPathophysiologyEtiologySepsisBioinformaticsPathologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiinflammatory syndrome in children (MIS-C) is a novel and rare inflammatory disorder associated with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection in school-age children. Reports in the past year have suggested a multisystem pathophysiology characterized by hyperinflammation, gastrointestinal distress, and cardiovascular complications. Clinical laboratory investigations, including routine blood testing for inflammatory (e.g., C-reactive protein, ferritin) and cardiac (e.g., troponin, brain natriuretic peptides) markers have provided insight into potential drivers of disease pathogenesis, highlighting the role of the laboratory in the differential diagnosis of patients presenting with similar conditions (e.g., Kawasaki disease, macrophage activating syndrome). CONTENT: While few studies have applied high-dimensional immune profiling to further characterize underlying MIS-C pathophysiology, much remains unknown regarding predisposing risk factors, etiology, and long-term impact of disease onset. The extent of autoimmune involvement is also unclear. In the current review, we summarize and critically evaluate available literature on potential pathogenic mechanisms underlying MIS-C onset and discuss the current and anticipated value of various laboratory testing paradigms in MIS-C diagnosis and monitoring. SUMMARY: From initial reports, it is clear that MIS-C has unique inflammatory signatures involving both adaptive and innate systems. Certain cytokines, inflammatory markers, and cardiac markers assist in the differentiation of MIS-C from other hyperinflammatory conditions. However, there are still major gaps in our understanding of MIS-C pathogenesis, including T cell, B cell, and innate response. It is essential that researchers not only continue to decipher initial pathogenesis but also monitor long-term health outcomes, particularly given observed presence of circulating autoantibodies with unknown impact.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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