Rapid review of multisystem inflammatory syndrome in paediatrics: What we know one year later
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) associated with coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an emerging condition that was first identified in paediatrics at the onset of the COVID-19 pandemic. The condition is also known as pediatric inflammatory multisystem syndrome temporally associated with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (PIMS-TS or PIMS), and multiple definitions have been established for this condition that share overlapping features with Kawasaki Disease and toxic shock syndrome. METHODS: A review was conducted to identify literature describing the epidemiology of MIS-C, published up until March 9, 2021. A database established at the Public Health Agency of Canada with COVID-19 literature was searched for articles referencing MIS-C, PIMS or Kawasaki Disease in relation to COVID-19. RESULTS: A total of 195 out of 988 articles were included in the review. The median age of MIS-C patients was between seven and 10 years of age, although children of all ages (and adults) can be affected. Multisystem inflammatory syndrome in children disproportionately affected males (58% patients), and Black and Hispanic children seem to be at an elevated risk for developing MIS-C. Roughly 62% of MIS-C patients required admission to an intensive care unit, with one in five patients requiring mechanical ventilation. Between 0% and 2% of MIS-C patients died, depending on the population and available interventions. CONCLUSION: Multisystem inflammatory syndrome in children can affect children of all ages. A significant proportion of patients required intensive care unit and mechanical ventilation and 0%-2% of cases resulted in fatalities. More evidence is needed on the role of race, ethnicity and comorbidities in the development of MIS-C.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».