Assessing the Impact of the COVID-19 Pandemic on Childhood Arterial Ischemic Stroke: An Unanticipated Natural Experiment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,018 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».