COVID-19 in Children with Brain-Based Developmental Disabilities: A Rapid Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The prevalence of symptomatic COVID-19 in children remains low to date. In just a few months, COVID-19 has affected millions of people worldwide, and as of the date of this publication, the pandemic continues. Based on the current available evidence, children do not appear to be at higher risk of contracting COVID-19 than adults. However, children with neurological and neuromuscular conditions are vulnerable to the respiratory complications of other viral infections. Objectives To assess whether children with brain-based developmental disabilities were more likely to develop COVID-19 and have complications or poorer outcomes following infection. Methods We conducted a two-week rapid review on studies with primary data regarding children aged between zero and 18 years old with brain-based developmental disabilities, or who were at risk of developing such disabilities, with confirmed or suspected COVID-19. We performed our literature searches on April 18, 2020. Results Our search strategy identified 538 individual records, of which four were included in our review. Of the 50 COVID-19 pediatric patients reported in the included studies, a total of seven children were at risk of developing brain-based disabilities. Symptoms ranged in severity. However, generally, patients were discharged or saw improvements in their symptoms by the end of the study period. No deaths were reported. Discussion Our study highlights a knowledge gap regarding the impact of COVID-19 in children with brain-based developmental disabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».