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Enregistrement W3214258770 · doi:10.1093/rheumatology/keab722.053

P061 Kawasaki disease: a case series from a tertiary Hospital in Kenya

2021· article· en· W3214258770 sur OpenAlexaboutno aff
Caroline Njeru, A Migowa

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKawasaki diseaseIncidence (geometry)Cervical lymphadenopathyPediatricsPopulationRashSystemic vasculitisLimitingVasculitisDiseaseDermatologyArterySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Kawasaki disease (kDa) is a childhood vasculitides that affects small and medium-sized arteries. It is self-limiting but when left untreated can cause coronary artery aneurysms in about 25% of children1. The diagnosis is clinical and is made with the criteria of fever for at least five days, and at least four out of five other clinical signs: bilateral non-exudative conjunctivitis, oral mucous membrane changes, peripheral extremity changes, polymorphous rash, and cervical lymphadenopathy. Incomplete kDa is diagnosed with fever for at least five days and at least 2–3 of the principal signs, with suggestive lab investigations and lack of an alternative diagnosis1. kDa is named after Dr Tomisaku Kawasaki who first described it in 1967 in Japan2. The highest incidence of kDa continues to be reported among Asian children, with an incidence rate of 264.8 per 100 000 population aged 0–4 years as per Japan’s latest nationwide survey3. In Africa, the true incidence is unknown but several case reports have been published. A 2016 paper by Gorrab et al.4 found that the annualized incidence rate of kDa in the Maghreb children living in Quebec (18.49/year/100 000 children under 5 years of age) was 4–12 times higher than reported in their countries of origin- Tunisia, Morocco, and Algeria (0.95, 4.52, and 3.15, respectively) suggesting a likelihood of under-diagnosis. This case series sought to highlight the characteristics, presentation, and management of patients diagnosed with kDa in a tertiary hospital in Kenya. Methods This was a retrospective cross-sectional study carried out by reviewing the charts of all the patients with a discharge diagnosis of kDa from January 2013 to December 2017 at the Aga Khan University Hospital, Nairobi. Their demographics, presentation, diagnostic work-up, and management are reported. Analysis was done by descriptive statistics using the Microsoft Excel 2016 Application. Results A total of 15 cases were identified and the patient characteristics and presentation are as tabulated below: In addition to elevated inflammatory markers (C reactive protein and/or Erythrocyte Sedimentation Rate), a significant number of the patients also had sterile pyuria (9/9), hypoalbuminemia (8/10), thrombocytosis (8/15), and anaemia (11/15). Nine out of eleven had negative blood cultures. Fourteen out of the fifteen patients had echocardiograms done during admission. Only one patient was found to have abnormal findings of bilaterally dilated coronaries arteries. Five patients had at least one documented repeat echocardiogram. Fourteen patients received Intravenous Immunoglobulin (IVIG), with 13 of them responding to treatment. No adverse effects were reported after treatment. One patient did not improve and needed a second dose of IVIG and intravenous methylprednisone (30 mg/kg). Fourteen patients received aspirin but dosing varied from high (80–90 mg/kg/day) to moderate (30–50 mg/kg/day) to low dose (3 mg/kg/day). One patient on high-dose aspirin was noted to have developed symptoms consistent with aspirin-induced bronchospasm and was changed to low dose. Conclusion This case series highlights the presence of kDa in the Kenyan pediatric population with patient characteristics similar to what is reported globally. Diagnosis was made after a mean of about 7 days, possibly due to low awareness of the disease among healthcare professionals. Management with IVIG in most cases was successful but more guidance is needed around the use of steroids and the dosing of aspirin.

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)0,000
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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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