Abstract 16216: Sociodemographic Disparities in Severity of Multisystem Inflammatory Syndrome in Children: The National MUSIC Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The long-term outcomes after the Multisystem Inflammatory Syndrome in Children (MUSIC) study investigates sequelae in multisystem inflammatory syndrome (MIS-C) post-COVID across 33 US and Canadian sites. Among children with COVID-19, the adjusted MIS-C incidence rate ratios are higher in children who are Hispanic or Black. Our objective was to assess sociodemographic disparities associated with MIS-C severity and adverse outcomes. Methods: This multicenter cross-sectional study included US persons <21 years-old with MIS-C from 6/2020-1/2022. The primary composite outcome of greater illness severity included > 1 findings: vasoactive medications, cardiac dysfunction or elevated troponin, intubation, or mechanical support. Secondary outcomes were days from symptom onset to hospital admission and hospital length of stay (LOS). Predictor variables were patient distance to the hospital, neighborhood social deprivation index (SDI-higher score is worse), race/ethnicity, and non-primary English language. Covariates were age, insurance, asthma, and obesity. Multivariable models used backwards selection at significance p<0.05. Results: There were 1115 MIS-C patients, with a median age of 9 years old (IQR 5.6, 12.7), 39.2% female, 28.1% non-Hispanic Black, 27.8% Hispanic, 47.3% with public insurance, and a median SDI of 54 (IQR 25.0, 82.5). On multivariable analysis, increased odds of more severe illness included Hispanic ethnicity, odds ratio (OR) 1.5 (95% CI 1.1, 2.2); non-Hispanic Black race, OR 1.7 (95% CI 1.1, 2.4) compared to non-Hispanic whites; and ages 13-17 years, OR 3.7 (95% CI 2.4, 5.6) compared to those ages 0-5 years. Longer time to hospital admission was associated with lower SDI (i.e., less deprivation; p=0.009) and further distance from hospital (p=0.006). Risk factors for longer LOS were adolescent age (p=0.002) and non-Hispanic Black race (p=0.018). Asthma and obesity had no association with MIS-C severity. Conclusion: MIS-C severity and adverse outcomes are associated with sociodemographic factors, including being Black and/or Hispanic. Future studies should explore risk mechanisms , including systemic racism, environmental and genetic causes, quality of medical care, or multifactorial interactions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».