Cardiac Biomarkers Aid in Differentiation of Kawasaki Disease from Multisystem Inflammatory Syndrome in Children Associated with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Kawasaki disease (KD) and Multisystem Inflammatory Syndrome in Children (MIS-C) associated with COVID-19 show clinical overlap and both lack definitive diagnostic testing, making differentiation challenging. We sought to determine how cardiac biomarkers might differentiate KD from MIS-C. Methods: The International Kawasaki Disease Registry enrolled contemporaneous KD and MIS-C pediatric patients from 42 sites from January 2020 through June 2022. The study population included 118 KD patients who met American Heart Association KD criteria and compared them to 946 MIS-C patients who met 2020 Centers for Disease Control and Prevention case definition. All included patients had at least one measurement of amino-terminal prohormone brain natriuretic peptide(NTproBNP) or cardiac troponin I (TnI), and echocardiography. Regression analyses were used to determine associations between cardiac biomarker levels, diagnosis, and cardiac involvement. Results: Higher NTproBNP (>1500 ng/L) and TnI (>20 ng/L) at presentation were associated with MIS-C versus KD with specificity of 77 and 89% respectively. Higher biomarker levels were associated with shock and intensive care unit admission; higher NTproBNP was associated with longer hospital length of stay. Lower left ventricular ejection fraction, more pronounced for MIS-C, was also associated with higher biomarker levels. Coronary artery involvement was not associated with either biomarker. Conclusions: Higher NTproBNP and TnI levels are suggestive of MIS-C versus KD and may be clinically useful in their differentiation. Consideration might be given to their inclusion in the routine evaluation of both conditions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».