Vitamin D Imbalance and Hydro-Electrolyte Disturbances in Hospitalized Children: A Comparation Between Post-COVID-19 Status and SARS-CoV-2/EBV Coinfection
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: SARS-CoV-2 infection has the potential to cause multi-organ involvement and, when associated with Epstein–Barr virus (EBV) coinfection, may worsen the course of disease in pediatric patients by influencing the immune response. Methods: Our retrospective–observational study included 406 hospitalized children with post-COVID-19 status or SARS-CoV-2/EBV coinfection. Results: Hypovitaminosis D was more common in the coinfected sublot (59.18%) than in the COVID-19 one (50.74%), with a higher frequency of severe vitamin D deficiency (16.33% vs. 7.35%). Hypovitaminosis D was significantly associated with female sex (p = 0.033) only in the COVID-19 subgroup. Hypervitaminosis D, although rare, was only associated with severe forms of the disease (7.69%). Between clinical severity and vitamin D level, a statistically significant association of moderate intensity was identified only in the COVID-19 subgroup (χ2 = 11.708, φ = 0.293, p = 0.020). In the same subgroup, a significant correlation was found between vitamin D levels and serum potassium values (χ2 = 10.527, p = 0.032). Moreover, in the COVID-19 subgroup, an association between abnormal sodium levels and increased D-dimer levels was found (χ2 = 7.074, p = 0.029). Conclusions: These results underline the importance of monitoring immunologic, vitamin, and electrolyte imbalance in the management of these cases and highlight the need for personalized therapeutic strategies to prevent long-term complications.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».