Impact of SARS-CoV-2 Infection on the Association Between Laboratory Tests and Severe Outcomes Among Hospitalized Children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To assist clinicians with identifying children at risk of severe outcomes, we assessed the association between laboratory findings and severe outcomes among severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)–infected children and determined if SARS-CoV-2 test result status modified the associations. Methods We conducted a cross-sectional analysis of participants tested for SARS-CoV-2 infection in 41 pediatric emergency departments in 10 countries. Participants were hospitalized, had laboratory testing performed, and completed 14-day follow-up. The primary objective was to assess the associations between laboratory findings and severe outcomes. The secondary objective was to determine if the SARS-CoV-2 test result modified the associations. Results We included 1817 participants; 522 (28.7%) SARS-CoV-2 test-positive and 1295 (71.3%) test-negative. Seventy-five (14.4%) test-positive and 174 (13.4%) test-negative children experienced severe outcomes. In regression analysis, we found that among SARS-CoV-2-positive children, procalcitonin ≥0.5 ng/mL (adjusted odds ratio [aOR], 9.14; 95% CI, 2.90–28.80), ferritin >500 ng/mL (aOR, 7.95; 95% CI, 1.89–33.44), D-dimer ≥1500 ng/mL (aOR, 4.57; 95% CI, 1.12–18.68), serum glucose ≥120 mg/dL (aOR, 2.01; 95% CI, 1.06–3.81), lymphocyte count <1.0 × 109/L (aOR, 3.21; 95% CI, 1.34–7.69), and platelet count <150 × 109/L (aOR, 2.82; 95% CI, 1.31–6.07) were associated with severe outcomes. Evaluation of the interaction term revealed that a positive SARS-CoV-2 result increased the associations with severe outcomes for elevated procalcitonin, C-reactive protein (CRP), D-dimer, and for reduced lymphocyte and platelet counts. Conclusions Specific laboratory parameters are associated with severe outcomes in SARS-CoV-2-infected children, and elevated serum procalcitonin, CRP, and D-dimer and low absolute lymphocyte and platelet counts were more strongly associated with severe outcomes in children testing positive compared with those testing negative.
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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 | 0,001 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».