American College of Rheumatology Clinical Guidance for Multisystem Inflammatory Syndrome in Children Associated With SARS–CoV‐2 and Hyperinflammation in Pediatric COVID‐19: Version 3
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide guidance on the management of Multisystem Inflammatory Syndrome in Children (MIS-C), a condition characterized by fever, inflammation, and multiorgan dysfunction that manifests late in the course of SARS-CoV-2 infection. Recommendations are also provided for children with hyperinflammation during COVID-19, the acute, infectious phase of SARS-CoV-2 infection. METHODS: The Task Force is composed of 9 pediatric rheumatologists and 2 adult rheumatologists, 2 pediatric cardiologists, 2 pediatric infectious disease specialists, and 1 pediatric critical care physician. Preliminary statements addressing clinical questions related to MIS-C and hyperinflammation in COVID-19 were developed based on evidence reports. Consensus was built through a modified Delphi process that involved anonymous voting and webinar discussion. A 9-point scale was used to determine the appropriateness of each statement (median scores of 1-3 for inappropriate, 4-6 for uncertain, and 7-9 for appropriate). Consensus was rated as low, moderate, or high based on dispersion of the votes. Approved guidance statements were those that were classified as appropriate with moderate or high levels of consensus, which were prespecified before voting. RESULTS: The guidance was approved in June 2020 and updated in November 2020 and October 2021, and consists of 41 final guidance statements accompanied by flow diagrams depicting the diagnostic pathway for MIS-C and recommendations for initial immunomodulatory treatment of MIS-C. CONCLUSION: Our understanding of SARS-CoV-2-related syndromes in the pediatric population continues to evolve. This guidance document reflects currently available evidence coupled with expert opinion, and will be revised as further evidence becomes available.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle