Impact of “Long Covid” on Children: Global and Hong Kong Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease (COVID-19) pandemic spares no nation or city, and the virus is responsible for the escalating incidence and mortality worldwide. OBJECTIVE: This article reviews the impact of "Long Covid" on Children. METHODS: A PubMed search was conducted in December 2021 in Clinical Queries using the key terms "COVID-19" OR "long COVID". The search was restricted to children and adolescent aged < 18 years and English literature. RESULTS: Many large-scale studies have provided strong scientific evidence as to the detrimental and irreversible sequelae of COVID-19 on the health, psychology, and development of affected children. Many insights into managing this disease can be obtained from comparing the management of influenza. COVID-19 is generally a mild respiratory disease in children. Several syndromes, such as multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) and COVID toe, are probably not specific to SARS-CoV-2. "Long COVID", or the long-term effects of SARS-CoV-2 infection, or the prolonged isolation and containment strategies on education and psychosocial influences on children associated with the pandemic, are significant. CONCLUSION: Healthcare providers must be aware of the potential effects of quarantine on children's mental health. More importantly, healthcare providers must appreciate the importance of the decisions and actions made by governments, non-governmental organizations, the community, schools, and parents in reducing the possible effects of this situation. Multifaceted age-specific and developmentally appropriate strategies must be adopted by healthcare authorities to lessen the negative impact of quarantine on the psychological well-being of children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».