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Enregistrement W4409111570 · doi:10.1161/strokeaha.124.049909

Assessing the Impact of the COVID-19 Pandemic on Childhood Arterial Ischemic Stroke: An Unanticipated Natural Experiment

2025· article· en· W4409111570 sur OpenAlexaff
Heather J. Fullerton, Nancy K. Hills, Max Wintermark, Nomazulu Dlamini, Christine K. Fox, Dana Cummings, Timothy J. Bernard, Lauren A. Beslow, Lisa R. Sun, Charles Grose, Philip J. Norris, Clara Di Germanio, Michael M. Dowling, Gabrielle deVeber, Marcela Torres, Jenny L. Wilson, Sarah Lee, Warren Lo, Melissa G. Chung, Lori C. Jordan, Tim Bernard, Megan Barry, Rebecca Ichord, Mukta Sharma, Shannon L. Carpenter, Catherine Amlie‐Lefond, Neil Friedman, J. Michael Taylor, Michael Rivkin, Laura L. Lehman, Paola Pergami, Andrea Pardo, Tracee Ridley-Pryor, Ryan J. Felling, Mark T. Mackay, Adam Kirton

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeChildren's Hospital of PhiladelphiaU.S. Department of Justice
Mots-clésMedicineSubclinical infectionPandemicStroke (engine)PediatricsProspective cohort studyVaccinationCohort studyCohortYoung adultCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicineInternal medicineImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The VIPS (Vascular Effects of Infection in Pediatric Stroke) II prospective cohort study aimed to better understand published findings that common acute infections, particularly respiratory viruses, can trigger childhood arterial ischemic stroke (AIS). The COVID-19 pandemic developed midway through enrollment, creating an opportunity to assess its impact. METHODS: Twenty-two sites (North America, Australia) prospectively enrolled 205 children (aged 28 days to 18 years) with AIS from December 2016 to January 2022, including 100 cases during the COVID-19 pandemic epoch, defined here as January 2020 to January 2022. To assess background rates of subclinical infection, we enrolled 100 stroke-free well children, including 39 during the pandemic. We measured serum SARS-CoV-2 nucleocapsid total antibodies (present after infection, not vaccination; half-life of 3–6 months). We assessed clinical infection via parental interview. RESULTS: The monthly rate of eligible AIS cases declined from spring through fall 2020, recovering in early 2021 and peaking in the spring. The prepandemic and pandemic cases were similar except pandemic cases had fewer clinical infections in the prior month (17% versus 30%; P =0.02) and more focal cerebral arteriopathy (20% versus 11%; P =0.09). Among pandemic cases, 26 of 100 (26%) had positive antibodies, versus 4 of 39 (10%) of pandemic-era well children ( P =0.04). The first SARS-CoV-2 positive case occurred in July 2020. Ten of the 26 (38%) positive cases had a recent infection by parental report, and 7 of those 10 had received a diagnosis of COVID-19. Only 1 had multisystem inflammatory syndrome in children. Median (interquartile range) nucleocapsid IgG total levels were 50.1 S/CO (specimen to calibrator absorbance ratio; 26.9–95.3) in the positive cases and 18.8 (12.0–101) in the positive well children ( P =0.33). CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic may have had dual effects on childhood AIS: an indirect protective effect related to public health measures reducing infectious exposure in general, and a deleterious effect as COVID-19 emerged as another respiratory virus that can trigger childhood AIS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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