Review of MIS-C Clinical Protocols and Diagnostic Pathways: Towards a Consensus Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Background: The emergence of multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) during the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 pandemic led to the development of institutional clinical pathways based on expert opinion. We assessed North American paediatric centres' adaptation to MIS-C and analysed the degree of agreement between algorithms on tiered clinical investigations. Methods: This study evaluated MIS-C diagnostic algorithms from 50 tertiary centres developed between May 2020 and December 2021 in the United States and Canada obtained online and through colleagues in various institutions. Descriptive statistics were used to analyse results. Results: All clinical pathways used a tiered approach, and most required coronavirus disease 2019 polymerase chain reaction testing on presentation. Over one-quarter used a 24-hour fever to initiate investigations, and another quarter used 3 days. Basic biochemical workup was performed in all centres on presentation (complete blood count, inflammatory markers, hepatic, and renal functions). Specialized investigation was generally reserved for secondary testing (cardiac biomarkers, electrocardiogram and echo, and coagulation panel). Institutions were divided on several investigations for tier distribution, including urine studies, blood cultures, chest radiograph, and severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 serology. Subspecialty consultations were reserved for second-line testing, including cardiology, infectious disease, and rheumatology. Finally, we propose a composite algorithm representative of the consulted pathways. Conclusions: Faced with an unprecedented clinical challenge, paediatric institutions responded swiftly with evaluation standardization, adapting to evolving knowledge. Most pathways agreed on initial basic screening tests followed by secondary workup including cardiac investigations. These protocols, developed during a high level of uncertainty, require comparative assessment on efficacy and superiority.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».