Epidemiology, Clinical Features, and Outcomes of Multisystem Inflammatory Syndrome in Children (MIS-C) and Adolescents—a Live Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of Review: A multisystem inflammatory condition occurring in children and adolescents with COVID-19 has become increasingly recognized and widely studied globally. This review aims to investigate and synthesize evolving evidence on its clinical characteristics, management, and outcomes in pediatric patients. Recent Findings: We retrieved data from PubMed, EMBASE, Cochrane Library, WHO COVID-19 Database, Google Scholar, and preprint databases, covering a timeline from December 1, 2019, to July 31, 2021. A total of 123 eligible studies were included in the final descriptive and risk factor analyses. We comprehensively reviewed reported multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) cases from published and preprint studies of various designs to provide an updated evidence on epidemiology, clinical, laboratory and imaging findings, management, and short-term outcomes. Latest evidence suggests that African black and non-Hispanic white are the two most common ethnic groups, constituting 24.89% (95% CI 23.30-26.48%) and 25.18% (95% CI 23.51-26.85%) of the MIS-C population, respectively. Typical symptoms of MIS-C include fever (90.85%, 95% CI 89.86-91.84%), not-specified gastrointestinal symptoms (51.98%, 95% CI 50.13-53.83%), rash (49.63%, 95% CI 47.80-51.47%), abdominal pain (48.97%, 95% CI 47.09-50.85%), conjunctivitis (46.93%, 95% CI 45.17-48.69%), vomiting (43.79%, 95% CI 41.90-45.68%), respiratory symptoms (41.75%, 95% CI 40.01-43.49%), and diarrhea (40.10%, 95% CI 38.23-41.97%). MIS-C patients are less likely to develop conjunctivitis (OR 0.27, 95% CI 0.11-0.67), cervical adenopathy (OR 0.21, 95% CI 0.07-0.68), and rash (OR 0.44, 95% CI 0.26-0.77), in comparison with Kawasaki disease patients. Our review revealed that the majority of MIS-C cases (95.21%) to be full recovered while only 2.41% died from this syndrome. We found significant disparity between low- and middle-income countries and high-income countries in terms of clinical outcomes. Summary: MIS-C, which appears to be linked to COVID-19, may cause severe inflammation in organs and tissues. Although there is emerging new evidence about the characteristics of this syndrome, its risk factors, and clinical prognosis, much remains unknown about the causality, the optimal prevention and treatment interventions, and long-term outcomes of the MIS-C patients. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s40124-022-00264-1.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».