PP009 Topic: AS01–Brain: Neuroimaging/Trauma/Monitoring/Status Epilepticus/CNS Infections/Other: INFLUENZA-ASSOCIATED ACUTE NECROTIZING ENCEPHALOPATHY OF CHILDHOOD: A CASE SERIES
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Acute necrotizing encephalopathy of childhood (ANEC) is a rare central nervous system complication of viral and bacterial infections–classically influenza–characterized by acute alteration of consciousness, characteristic neuroimaging findings, with high morbi-mortality. Recognition is challenging and the evidence for specific therapies is very limited. We aim to describe our cases. Methods: Three Influenza A positive children with possible ANEC were identified through the neurology and PICU records during the 2023 fall/winter. A retrospective chart review was performed. Results: Three children aged 2 - 8 years old presented with decreased level of consciousness following a 1- 5 days of cough, rhinorrhea and fatigue. Two had also seizures; all were Influenza A positive and not vaccinated against influenza. MRI showed ANEC suggestive features on two patients; the third had brainstem and thalamic infarction and diffuse cerebral edema on CT. Immune therapy was given at day one and three, including pulse steroids, intravenous immunoglobulin (IVIG) in all, tocilizumab in one, and plasma exchange in one child. One patient died at day 6 despite early immune therapy; another was transferred for inpatient rehabilitation after 13 days, ambulating with supervision. The third child, who began immune therapy on day three, was discharged home after 35 days not yet ambulating independently. Conclusions: Presenting features of our three ANEC case were non-specific and early neuroimaging was key to a timely diagnosis. The small case series limits our ability to draw conclusions between treatment choices and outcomes, hence the need to develop a consensus approach to manage such children. Keywords: encephalopathy, encephalitis, Influenza, acute necrotizing encephalopathy, Immune therapy
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».