Predictors of severe illness in children with multisystem inflammatory syndrome after SARS-CoV-2 infection: a multicentre cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: SARS-CoV-2 infection can lead to multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C). We sought to investigate risk factors for admission to the intensive care unit (ICU) and explored changes in disease severity over time. METHODS: We obtained data from chart reviews of children younger than 18 years with confirmed or probable MIS-C who were admitted to 15 hospitals in Canada, Iran and Costa Rica between Mar. 1, 2020, and Mar. 7, 2021. Using multivariable analyses, we evaluated whether admission date and other characteristics were associated with ICU admission or cardiac involvement. RESULTS: Of 232 children with MIS-C (median age 5.8 yr), 130 (56.0%) were male and 50 (21.6%) had comorbidities. Seventy-three (31.5%) patients were admitted to the ICU but none died. We observed an increased risk of ICU admission among children aged 13-17 years (adjusted risk difference 27.7%, 95% confidence interval [CI] 8.3% to 47.2%), those aged 6-12 years (adjusted risk difference 25.2%, 95% CI 13.6% to 36.9%) or those with initial ferritin levels greater than 500 μg/L (adjusted risk difference 18.4%, 95% CI 5.6% to 31.3%). Children admitted to hospital after Oct. 31, 2020, had numerically higher rates of ICU admission (adjusted risk difference 12.3%, 95% CI -0.3% to 25.0%) and significantly higher rates of cardiac involvement (adjusted risk difference 30.9%, 95% CI 17.3% to 44.4%). At Canadian sites, the risk of ICU admission was significantly higher for children admitted to hospital between December 2020 and March 2021 than those admitted between March and May 2020 (adjusted risk difference 25.3%, 95% CI 6.5% to 44.0%). INTERPRETATION: We observed that age and higher ferritin levels were associated with more severe MIS-C. We observed greater severity of MIS-C later in the study period. Whether emerging SARS-CoV-2 variants pose different risks of severe MIS-C needs to be determined.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».