A Systematic Review of Persistent Clinical Features After SARS-CoV-2 in the Pediatric Population
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Long-term health effects after coronavirus disease 2019 (COVID-19) have been increasingly reported but their prevalence and significance in the pediatric population remains uncertain. OBJECTIVE: To present the prevalence and characteristics of the long-term clinical features of COVID-19 (long COVID) in the global pediatric population. DATA SOURCES: PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane Library, WHO COVID-19 database, google scholar, medRxiv, bioRxiv, and multiple national public health databases. STUDY SELECTION: Published articles and preprints from December, 2019 to December, 2022 investigating the epidemiology and characteristics of persistent clinical features at least 3 months after COVID-19 in children and adolescents (0-19 years old) were included. DATA EXTRACTION: Study characteristics and detailed description of long COVID were extracted into a predefined form. RESULTS: Twenty seven cohorts and 4 cross-sectional studies met the inclusion criteria and involved over 15 000 pediatric participants. A total of more than 20 persistent symptoms and clinical features were reported among children and adolescents. 16.2% (95% confidence interval 8.5% to 28.6%) of the pediatric participants experienced 1 or more persistent symptom(s) at least 3 months post COVID-19. Female gender might be associated with developing certain long COVID symptoms. LIMITATIONS: Included studies presented with great heterogeneity because of significant variations in the definition of "long COVID," follow up duration, and method. There could be nonresponse and other potential bias. CONCLUSIONS: Persistent clinical features beyond 3 months among children and adolescents with proven COVID-19 are common and the symptom spectrum is wide. High-quality, prospective studies with proper controls are necessary in the future.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».