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Enregistrement W4288449004 · doi:10.1177/11206721221116210

Ocular manifestations of COVID-19 in the pediatric age group

2022· review· en· W4288449004 sur OpenAlexaff
Muhannad A Alnahdi, Maan Alkharashi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Ophthalmology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Optic Conditions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOptic neuritisRetinal vasculitisEpiscleritisOptic nerveOphthalmologyUveitisPediatricsDermatologyVasculitisDiseaseMultiple sclerosisPathologyScleritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) is now known to be associated with several ocular manifestations. The literature thoroughly discussed those that affect adults, with a lesser focus in the pediatric age group. We aim to outline the various pediatric ocular manifestations described in the literature. The manifestations may be divided into isolated events attributed to COVID-19 or occurring in the new multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C), a novel entity associated by COVID-19 infection. Ocular manifestations have virtually affected all ages. They manifested in neonates, infants, children, and adolescents. Episcleritis, conjunctivitis, optic neuritis, cranial nerve palsies, retinal vein occlusion, retinal vasculitis, retinal changes, orbital myositis, orbital cellulitis were reported in the literature with this emerging viral illness. Conjunctivitis was the most common ocular manifestation in MIS-C in nearly half of the patients. Other ocular manifestations in MIS-C were anterior uveitis, corneal epitheliopathy, optic neuritis, idiopathic intracranial hypertension, and retinitis. The clinical outcome was favorable, and children regain their visual ability with minimal or no deficits in most of the cases. Further follow-up may be warranted to better understand the long-term effects and visual prognosis.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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