Revue rapide du syndrome inflammatoire multisystémique chez les enfants : ce que nous savons un an plus tard
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Le syndrome inflammatoire multisystémique chez les enfants (MIS-C) associé à la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) est une affection émergente qui a été identifiée pour la première fois en pédiatrie au début de la pandémie de COVID-19. Cette affection est également connue sous le nom de syndrome inflammatoire multisystémique pédiatrique ayant un lien temporel au syndrome respiratoire aigu sévère à coronavirus 2 (SIMP-TS ou SIMP), et de multiples définitions ont été établies pour cette affection qui présente des caractéristiques communes avec la maladie de Kawasaki et le syndrome de choc toxique. Méthodes : Une revue a été menée pour déterminer la littérature décrivant l’épidémiologie du MIS-C, publiée jusqu’au 9 mars 2021. Une base de données établie à l’Agence de la santé publique du Canada avec la littérature sur la COVID-19 a été consultée pour obtenir des articles faisant référence à MIS-C, SIMP ou la maladie de Kawasaki en relation avec la COVID-19. Résultats : Au total, 195 articles sur 988 ont été inclus dans la revue. L’âge médian des patients atteints du MIS-C se situait entre sept et dix ans, bien que des enfants de tous âges (et des adultes) puissent être touchés. Le syndrome inflammatoire multisystémique chez les enfants touche de manière disproportionnée les garçons (58 % des patients), et les enfants noirs et hispaniques semblent présenter un risque élevé de développer le MIS-C. Environ 62 % des patients atteints du MIS-C ont dû être admis dans une unité de soins intensifs, un patient sur cinq nécessitant une ventilation mécanique. Entre 0 et 2 % des patients atteints du MIS-C sont décédés, selon la population et les interventions disponibles. Conclusion : Le syndrome inflammatoire multisystémique chez les enfants peut toucher des enfants de tous âges. Une proportion importante de patients a nécessité une admission à l’unité de soins intensifs et une ventilation mécanique et 0 à 2 % des cas ont été fatals. Il est nécessaire de disposer de plus de données sur le rôle de la race, de l’ethnicité et des comorbidités dans le développement du MIS-C.
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 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 | 0,011 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».