Multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) and neonates (MIS-N) associated with COVID-19: optimizing definition and management
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
During the SARS-CoV-2-associated infection (COVID-19), pandemic initial reports suggested relative sparing of children inversely related to their age. Children and neonates have a decreased incidence of SARS-CoV-2 infection, and if infected they manifested a less severe phenotype, in part due to enhanced innate immune response. However, a multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) or paediatric inflammatory multisystem syndrome temporally associated with SARS-CoV-2 emerged involving coronary artery aneurysms, cardiac dysfunction, and multiorgan inflammatory manifestations. MIS-C has many similarities to Kawasaki disease and other inflammatory conditions and may fit within a spectrum of inflammatory conditions based on immunological results. More recently neonates born to mothers with SARS-CoV-2 infection during pregnancy demonstrated evidence of a multisystem inflammatory syndrome with raised inflammatory markers and multiorgan, especially cardiac dysfunction that has been described as multisystem inflammatory syndrome in neonates (MIS-N). However, there is a variation in definitions and management algorithms for MIS-C and MIS-N. Further understanding of baseline immunological responses to allow stratification of patient groups and accurate diagnosis will aid prognostication, and inform optimal immunomodulatory therapies. IMPACT: Multisystem inflammatory system in children and neonates (MIS-C and MIS-N) post COVID require an internationally recognized consensus definition and international datasets to improve management and plan future clinical trials. This review incorporates the latest review of pathophysiology, clinical information, and management of MIS-C and MIS-N. Further understanding of the pathophysiology of MIS-C and MIS-N will allow future targeted therapies to prevent and limit clinical sequelae.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle