Racial/ethnic differences in post-acute sequelae of SARS-CoV-2 in children and adolescents in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Racial/ethnic differences are associated with the symptoms and conditions of post-acute sequelae SARS-CoV-2 infection (PASC) in adults. These differences may exist among children and warrant further exploration. We conducted a retrospective cohort study with difference-in-differences analyzes to assess these differences in children and adolescents under the age of 21. The study utilized data from the RECOVER Initiative in the United States, which aims to learn about the long-term effects of COVID-19. The cohort included 225,723 patients with SARS-CoV-2 infection or COVID-19 diagnosis between March 2020 and October 2022. The study compared minority racial/ethnic groups to Non-Hispanic White (NHW) individuals, stratified by severity during the acute phase of COVID-19. Within the severe group, Asian American/Pacific Islanders (AAPI) had a higher prevalence of fever/chills and respiratory signs and symptoms, Hispanic patients showed greater hair loss prevalence in severe COVID-19 cases, while Non-Hispanic Black (NHB) patients had fewer skin symptoms in comparison to NHW patients. Within the non-severe group, AAPI patients had increased POTS/dysautonomia and respiratory symptoms, and NHB patients showed more cognitive symptoms than NHW patients. In conclusion, racial/ethnic differences related to COVID-19 exist among PASC symptoms and conditions in pediatrics, and these differences are associated with the severity of illness during acute COVID-19. Post-acute sequelae of SARS-CoV-2 infection (PASC) have been shown to vary by race/ethnicity, but evidence is limited for children and adolescents. Here, the authors investigate variations in PASC by race/ethnicity in those aged under 21 years using electronic health record data from the United States.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».