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Enregistrement W4313257251 · doi:10.1002/rcr2.1077

Pre and post‐<scp>COVID</scp> 19 infection pulmonary functions in children with chronic respiratory disease: A case series

2022· article· en· W4313257251 sur OpenAlexaff
Salim Ramadan, The Thanh Diem Nguyen, Sophie Laberge, Jacques-Édouard Marcotte, Zofia Zisman‐Colman, Sze Man Tse

Notice bibliographique

RevueRespirology Case Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineRespiratory systemPulmonary diseaseSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakDiseaseVirologySeries (stratigraphy)ImmunologyInternal medicinePediatricsBiologyInfectious disease (medical specialty)Outbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As functional respiratory impairment following COVID-19 infection (COVID-19) is increasingly reported in adult, data regarding children especially with pre-existing chronic respiratory disease (PCRD) remain scarce. We retrospectively assessed clinical presentation, duration of symptoms related to COVID-19 from paediatric patients with PCRD and compared their pre/post COVID-19-I spirometry values. Data from 12 patients were analysed. Timing between COVID-19 diagnosis and subsequent functional evaluation ranged from 26 to 209 days (mean 77). The PCRD in these patients included asthma, cystic fibrosis, bronchiolitis obliterans and bronchomalacia. During COVID-19, all clinical presentations were mild. One patient displayed persistent post-COVID-19 symptoms for 8 weeks after infection. Two patients presented significant deterioration of post-COVID-19 spirometric values with a return to pre-COVID-19 values in subsequent measures. We concluded that children with PCRD are not at increased risk for severe COVID disease and that most of them have no or only transient pulmonary functional impairment 1 to 7 months after COVID-19.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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