Cardiac Manifestations and Emerging Biomarkers in Multisystem Inflammatory Syndrome in Children (MIS-C): A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac involvement is a key prognostic factor in multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C), a rare but serious inflammatory condition that typically occurs 2-6 weeks after SARS-CoV-2 infection and is characterized by fever, systemic inflammation, and multiorgan involvement. Biomarkers may aid in early detection, severity assessment, and treatment stratification. OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic utility of established and emerging serum biomarkers in MIS-C, with an emphasis on cardiac dysfunction and disease severity. METHODS: A systematic search was conducted in PubMed, Scopus, and Web of Science up to April 2025. Eligible studies included pediatric MIS-C cases with reported serum biomarkers. Meta-analyses were performed for NT-proBNP and troponin using random-effects models. Descriptive profiling was applied to emerging biomarkers. Subgroup comparisons were explored between severe and moderate MIS-C. Quality assessment followed the Newcastle-Ottawa Scale, and publication bias was assessed via funnel plots and Egger's test. RESULTS: A total of 67 studies were included, comprising >4000 pediatric MIS-C cases. NT-proBNP and troponin were consistently elevated (pooled means: 9697 pg/mL and 0.384 ng/mL, respectively), with a low risk of publication bias. Emerging biomarkers such as CXCL9, angiopoietin-2, and vitamin D revealed high inter-study variability but potential prognostic value. Subgroup analyses for selected studies (n = 5) suggested higher biomarker levels in severe MIS-C. CONCLUSIONS: NT-proBNP and troponin are robust indicators of cardiac injury in MIS-C. Emerging biomarkers show promise but require validation. Future studies should include copeptin and adopt standardized reporting to refine biomarker-guided management.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».