IPNA clinical practice recommendations on care of pediatric patients with pre-existing kidney disease during seasonal outbreak of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, instigated by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has profoundly impacted healthcare infrastructures around the globe. While children are usually asymptomatic or have mild symptoms, children with pre-existing kidney conditions require specialized attention. This pivotal report, championed by the International Pediatric Nephrology Association (IPNA), delivers precise and actionable recommendations tailored for pediatric patients with kidney ailments in this pandemic landscape. Central to our findings are rigorous infection control protocols. These are particularly stringent in high-risk zones, emphasizing telehealth's indispensable role, the significance of curtailing in-person consultations, and the imperative of following rigorous guidelines in regions with heightened COVID-19 prevalence. Additionally, the report delves into vaccination approaches for children with kidney issues, highlighting that the choice of vaccine is often governed by regional accessibility and policy frameworks, rather than a universal preference. A notable observation is the potential correlation between COVID-19 vaccines and specific kidney disorders. However, establishing a direct causal link remains elusive. In summary, our research accentuates the critical need for specialized pediatric kidney care during global health crises and reaffirms the continuous research imperative, especially regarding vaccination ramifications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».