Impact of infections on the incidence of acute inflammatory demyelinating polyneuropathy in children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Acute inflammatory demyelinating polyneuropathy (AIDP) is the leading cause of acute flaccid paralysis in children and hypothesized to be triggered by antecedent infection. We sought to determine the association between AIDP and commonly acquired community infections in children. We utilized the reduction in these infections due to measures during coronavirus disease 2019 (COVID‐19) to serve as a natural experiment and determine their contribution to AIDP. Methods This cross‐sectional study used administrative and billing data from children's hospitals contributing to the Pediatric Health Information System. We included hospitalizations of children with a diagnosis of AIDP from (January 2017 through February 2021). Encounters for infection‐ (including respiratory, gastrointestinal, and COVID‐19) related diagnoses were measured as a marker of community incidence. Results A total of 1111 index encounters for AIDP were included. Pre‐COVID‐19, AIDP was not associated with respiratory or gastrointestinal infections, specifically, influenza or campylobacter. During the COVID‐19 period from March 2020 to February 2021, respiratory, gastrointestinal, and influenza infections decreased compared to expected (for the same time of year pre‐COVID‐19) by 59.6%–90.1%, 51.5%–68.9%, and 54.5%–97.9%, respectively. In contrast, AIDP hospitalizations and all hospitalizations only decreased by 11.5%–39.3% and 14.2%–25%, respectively. COVID‐19 was not positively associated with AIDP overall or at individual hospitals. Interpretation Common community‐acquired infections including COVID‐19 were not strongly associated with hospitalizations for AIDP in children. AIDP persisted despite the dramatic reduction in infection‐related encounters during the pandemic. These results suggest that recent antecedent community‐acquired infections were not the primary driver of AIDP and that alternative triggers should be explored.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».