Multi-System Inflammatory Syndrome in Neonates (MIS-N) - Clinical Profile and Outcomes - A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To analyze the clinical spectrum in Neonates with MIS-N based on the time of presentation and also to assess the use of immunomodulator therapy in MIS-N. Subjects and Methods: We studied 100 neonates delivered at BLDE (DU) Shri B M Patil Medical College Hospital admitted to Level III-A NICU from JULY 2020 to MAY 2021. 98 neonates had high titers of IG G antibodies and were negative for COVID Antigen. We categorized the cohorts into EARLY MIS-N (<72 hrs) and LATE MIS-N (>72 hrs). Results: 58 presented as EARLY MIS-N with Respiratory distress (RD) in 40 (70%), cardiac dysfunction 34 (60%), PPHN 12(20%), Fever 12(20%), seizures 12(20%), encephalopathy in 6(10%), sepsis-like features 6(10%), had elevated inflammatory markers like CRP (30%), D-Dimer (70%), Ferritin (30%), cardiac biomarkers like BNP (60%), LDH (30%) and ECHO showing LV dysfunction in 50%. LATE MIS-N presented mostly with fever 28(70%), sepsis-like features 24(60%), Respiratory Distress in 16(40%), cardiac dysfunction 12 (30%), hypoglycemia 4(10%), parotitis 4(10%), had significantly elevated inflammatory markers like CRP (70%), D-Dimer (50%), Ferritin (70%), cardiac biomarkers like BNP (40%), LDH (20%) and ECHO showing LV dysfunction in 20%, dilated coronaries in 20 %, PPHN in 10%. Oxygen and respiratory support requirements were higher in EARLY presenters and IVIG and steroid requirements were more in LATE presenters. Conclusion: We observed that maternal SARS-COV-2 antibodies transferred transplacentally and neonatal antibodies acquired after COVID-19 infection can cause MIS-N in neonates. Immunomodulator therapy is required in severe cases of MIS-N only.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».