Chilblain-Like Lesions (CLL) Coinciding With the SARS-CoV-2 Pandemic in Children: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Chilblain-like lesions (CLL) coinciding with Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection have been described in the literature. Available reviews of the literature suggest that CLL are associated with younger age, an equal sex ratio, negative testing for SARS-CoV-2, and mild to no extracutaneous manifestations (ECM) associated with COVID-19 infection. This systematic review aims to provide a summary of reports of CLL associated with the early SARS-CoV-2 pandemic in children to clarify the prevalence, clinical characteristics, and resolution outcomes of these skin findings. Sixty-nine studies, published between May 2020 and January 2022, met inclusion criteria and were summarized in this review, representing 1,119 cases of CLL. Available data showed a slight male predominance (591/1002, 59%). Mean age was 13 years, ranging from 0 to 18 years. Most cases had no ECM (682/978, 70%). Overall, 70/507 (14%) of patients tested positive for COVID-19 using PCR and/or serology. In the majority the clinical course was benign with 355/415 (86%) of cases resolving, and 97/269 (36%) resolving without any treatment. This comprehensive summary of pediatric CLL suggests these lesions are rarely associated with COVID-19 symptoms or test positivity.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».