Increase in pediatric recurrent fever evaluations during the first year of the COVID-19 pandemic in North America
Notice bibliographique
Résumé
The impact of the COVID-19 pandemic on new diagnoses of recurrent fevers and autoinflammatory diseases is largely unknown. The Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) PFAPA/AID Working Group aimed to investigate the impact of the COVID-19 pandemic on the number of pediatric patients evaluated for recurrent fevers and autoinflammatory diseases in North America. The absolute number of new outpatient visits and the proportion of these visits attributed to recurrent fever diagnoses during the pre-pandemic period (1 March 2019–29 February 2020) and the first year of the COVID-19 pandemic (1 March 2020–28 February 2021) were examined. Data were collected from 27 sites in the United States and Canada. Our results showed an increase in the absolute number of new visits for recurrent fever evaluations in 21 of 27 sites during the COVID-19 pandemic compared to the pre-pandemic period. The increase was observed across different geographic regions in North America. Additionally, the proportion of new visits to these centers for recurrent fever in relation to all new patient evaluations was significantly higher during the first year of the pandemic, increasing from 7.8% before the pandemic to 10.9% during the pandemic year (p < 0.001). Our findings showed that the first year of the COVID-19 pandemic was associated with a higher number of evaluations by pediatric subspecialists for recurrent fevers. Further research is needed to understand the reasons behind these findings and to explore non-infectious triggers for recurrent fevers in children.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».