Multisystem inflammatory syndrome (MIS-C): a systematic review and meta-analysis of clinical characteristics, treatment, and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The clinical cases of patients with multisystem inflammatory syndrome (MIS-C) were analyzed via a systematic review and meta-analysis of the clinical findings, treatments, and possible outcomes of articles retrieved via database searches. SOURCES: The authors searched the PubMed, Scielo, Web of Science, Science Direct, EMBASA, EBSCO, and Scopus databases for articles containing the keywords "multisystem inflammatory syndrome in children" or "MIS-C" or "PIMS-TS" or "SIMP" and "COVID-19" or "SARS-CoV-2" published between December 1st, 2019 and July 10th, 2021. Patient characteristics, tissue and organ comorbidities, the incidence of symptoms after COVID-19 infection, treatment, and patient evolution in the articles found were evaluated. The data were abstracted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and Newcastle-Ottawa Scale (NOS). FINDINGS: In total, 98 articles (2275 patients) were selected for demographics, clinical treatment, and outcomes of patients diagnosed with MIS-C. The average age of children with MIS-C, 56.8% of whom were male, was of nine years. Fever (100%), gastrointestinal (GI) (82%), and abdominal pain (68%) were the decisive symptoms for the diagnosis of MIS-C. Shock and/or hypotension were common in patients with MIS-C. Cardiac symptoms (66%) predominated over respiratory (39%) and neurological (28%) symptoms. MIS-C treatment followed the common guidelines for treating children with septic shock and Kawasaki disease (KD) and proved to be effective. CONCLUSIONS: This meta-analysis highlights the main clinical symptoms used for the diagnosis of MIS-C, the differences between MIS-C and KD, and the severity of the inflammatory process and urgency for hospital care.
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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 | 0,014 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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.
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 ».