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Enregistrement W4308129827 · doi:10.3138/jammi-2022-09-20

AMMI Canada Practice Point on the treatment of acute COVID-19 in pediatrics

2022· article· en· W4308129827 sur OpenAlexaffvenueabout
Julie Autmizguine, Michelle Barton, Catherine Burton, Devika Dixit, Jesse Papenburg, Joan Robinson, Karina A. Top, Earl Rubin

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association of Medical Microbiology and Infectious Disease Canada · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill University Health CentreMontreal Children's HospitalWestern UniversityUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePediatricsIntensive care medicineVirologyInternal medicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

 In patients with positive SARS-CoV-2 testing and acute respiratory, cardiac or neurological symptoms of concern:o The Critical Care Response Team (CCRT) should be made aware of patients upon admission and subsequently if there is evidence of clinical deterioration that might necessitate ICU care. In patients with positive SARS-CoV-2 testing where clinical symptoms might be reasonably explained by a clear alternate diagnosis: o Infectious diseases service consultation is at the discretion of the primary care team Patients requiring critical care support: Critical Care team, Respiratory Medicine, ID, thrombosis team and Infection Control services should be engaged.An initial multidisciplinary team meeting it is strongly recommended involving services likely be engaged if the patient further deteriorates: including Rheumatology, Immunology, Haematology/Oncology, and Clinical Pharmacology.Risk factors for severe illness in children with COVID-19  Risk factors for severe COVID-19 in children are not yet clearly defined. Populations that may be at higher risk for severe infection include infants <1 year of age, and children with comorbid conditions including: lung disease, immune compromise, obesity, congenital heart disease, sickle cell disease, genetic abnormalities, neurological disease, or diabetes mellitus. Acute respiratory distress syndrome (ARDS) and children with COVID-19In general, the principles of management of paediatric ARDS secondary to COVID-19 are likely to be aligned with those of the adult population.Specific management of ARDS in children with COVID-19 should be assessed on a case-by-case basis under the direction of critical care and respiratory teams. Management considerations for CRS/secondary HLH and related inflammatory clinical entities secondary to COVID-19 The routine use of immunomodulatory agents other than corticosteroids in children with COVID-19 outside of clinical trials is not recommended  On a case-by-case basis where there is evidence of worsening disease such as, increasing oxygen or ventilator requirement and/or evidence of systemic inflammation (e.g.elevated CRP), immunomodulatory agents such as tocilizumab and anakinra may be considered under expert guidance from specialist teams as detailed above. In particular, for older children, aged 12 to 18 years, who have confirmed COVID-19 with moderate to severe disease managed in a ward level setting and have risk factors for disease progression, such as elevated BMI, tocilizumab* may be considered on a case-by-case basis in patients who have evidence of systemic inflammation (CRP 75 mg/L or higher) AND evidence of disease progression (increasing oxygen or ventilatory requirements) despite 24-48 hours of optimal dexamethasone therapy. For older children, aged 12 to 18 years, who have confirmed COVID-19 with severe or critical disease requiring intensive care setting management and are receiving optimal dexamethasone therapy, tocilizumab* may be considered on a case-by-case basis *Evidence for tocilizumab use based on treatment given within 14 days of hospital admission SickKids COVID-19 Case Management Interim Guidance.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,144
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,144
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0160,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0890,068

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,322 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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