Kawasaki Disease and Anti-Inflammatory Doses of Aspirin—A Complicated Relationship
Notice bibliographique
Résumé
Kawasaki disease (KD) is an acute febrile childhood illness and is the leading cause of acquired heart disease among children in high-income countries.The primary concern is the development of coronary artery aneurysms (CAAs), particularly large or giant CAAs that increase the risk of morbidity and mortality.The mainstay of acute KD management is intravenous immunoglobulin (IVIG) and aspirin (acetylsalicylic acid), and timely treatment with IVIG has been shown to decrease the risk of developing CAAs.Even before the introduction of IVIG as an effective therapy for KD in the 1980s, conventional therapy included aspirin for its anti-inflammatory effects at higher doses and its antiplatelet effects at lower doses.This practice continues today despite years of controversy and ample debate in the KD community about anti-inflammatory dosages of aspirin in terms of both effectiveness and appropriate dosing.North American centers traditionally have used high-dose aspirin (80-100 mg/kg per day) in the acute phase of KD, while centers in Japan have used medium-dose aspirin (30-50 mg/kg per day), citing concerns about potential adverse effects of higher doses.[1][2][3] After defervescence, low-dose aspirin (3-5 mg/kg per day) is typically continued for the antiplatelet effects for 6 to 8 weeks after disease onset and longer in the presence of CAAs.Despite this established use of anti-inflammatory doses of aspirin, there is mounting evidence that medium-dose or high-dose aspirin in the acute phase does not impact CAA outcomes.Recently,
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».