Association of SARS-CoV-2 Infection with Neurological Symptoms and Neuroimaging Manifestations in the Pediatric Population: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neurological manifestations have been widely reported in adults with COVID-19, yet the extent of involvement among the pediatric population is currently poorly characterized. The objective of our systematic review is to evaluate the association of SARS-CoV-2 infection with neurological symptoms and neuroimaging manifestations in the pediatric population. Methods: A literature search of Cochrane Library; EBSCO CINAHL; Global Index Medicus; OVID AMED, Embase, Medline, PsychINFO; and Scopus was conducted in accordance with the Peer Review of Electronic Search Strategies form (October 1, 2019 to March 15, 2022). Studies were included if they reported (1) COVID-19-associated neurological symptoms and neuroimaging manifestations in individuals aged < 18 years with a confirmed, first SARS-CoV-2 infection and were (2) peer-reviewed. Full-text reviews of 222 retrieved articles were performed, along with subsequent reference searches. Results: A total of 843 nonduplicate records were retrieved. Of the 19 identified studies, there were ten retrospective observational studies, seven case series, one case report, and one prospective cohort study. A total of 6,985 individuals were included, where 12.8% of hospitalized patients experienced neurocognitive impairments: MIS-C (24.2%), neuroinflammation (10.1%), and encephalopathy (8.1%) were the most common disorders; headaches (16.8%) and seizures (3.8%) were the most common symptoms. Based on pediatric-specific cohorts, children experienced more drowsiness (7.3% vs. 1.3%) and muscle weakness (7.3% vs. 6.3%) as opposed to adolescents. Agitation or irritability was observed more in children (7.3%) than infants (1.3%). Conclusion: Our findings revealed a high prevalence of immune-mediated patterns of disease among COVID-19 positive pediatric patients with neurocognitive abnormalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».