MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281563206 · doi:10.1542/peds.2021-055956

Multisystem Inflammatory Syndrome Following SARS-CoV-2 Vaccination in Two Children

2022· article· en· W4281563206 sur OpenAlexaff
Christos Karatzios, Rosie Scuccimarri, Gaëlle Chédeville, Wijdan Basfar, Jared Bullard, Derek R. Stein

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationImmunizationKawasaki diseaseSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MyocarditisAntibodyToxic shock syndromePediatricsAdverse effectImmunologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report presents 2 pediatric cases of multisystem inflammatory syndrome in children and adults (MIS-C/A) post severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) vaccination (MIS-V). Both children presented with MIS-V within 6 weeks of receiving their first and only dose of Pfizer-BioNTech's SARS-CoV-2 vaccine. The first patient had symptoms of MIS-C/A with peri-myocarditis and shock, and the second 1 had classic Kawasaki disease features. Both responded well to intravenous immunoglobulins and/or systemic corticosteroids. Both children were positive only for SARS-2-CoV antispike (S) (and not for antinucleocapsid [NC]) antibodies consistent with a postvaccine, and not a postinfection, event. Surveillance for rare adverse events following immunization should continue, especially now that SARS-CoV-2 vaccination is approved in the 5 to 11 year age group that has had the highest risk of developing MIS-C post SARS-CoV-2 infection. Our patients did not receive any further SARS-CoV-2 vaccines. Our report highlights the importance of measuring differentiating antibodies (anti-S and anti-NC) that can be used within a specific timeframe to help determine if a patient has MIS-V post vaccine (only anti-S present), or MIS-C/A post SARS-CoV-2 infection (both anti-S and anti-NC present).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePEDIATRICSMême sujetKawasaki Disease and Coronary ComplicationsTravaux en français237 207