Distinct Patterns of Liver Chemistry Changes in Pediatric Acute Hepatitis of Unknown Origin and COVID-19 Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
In 2021 and 2022, there were noted to be clusters of pediatric acute hepatitis of unknown origin (AHUO) occurring across the globe. While there was not necessarily a global increase in cases, understanding the pattern of liver injury in AHUO is crucial to properly identify cases of this unexplained phenomenon, especially since it occurred simultaneously with a global resurgence of COVID-19. The objective of this study was to contrast the patterns in liver-relevant biochemical data from COVID-19 patients and AHUO. Studies reporting liver chemistries for cases of AHUO and COVID-19 were identified by a systematic review and search of the literature. For each case, alanine aminotransferase (ALT), aspartate aminotransferase (AST), total bilirubin, direct bilirubin, and international normalized ratio (INR) levels were extracted as available. These were normalized to multiples of the upper limit of normal by patient age. There were statistically significant greater elevations of ALT and AST in patients with AHUO than in those with COVID-19. Only a subset of patients with COVID-19 had an AST or ALT greater than the normal range. INR elevation could be substantial for both conditions but was also statistically higher in the AHUO group. Liver chemistry changes were not statistically correlated with age. The pattern of liver chemistry changes between AHUO and COVID-19 have some distinctions, which suggests that AHUO is not a phenomenon driven primarily by SARS-CoV-2 infection alone. Differentiating AHUO and COVID-19 would be challenging based on patterns of liver chemistry changes alone.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».