Screening Multisystem Inflammatory Syndrome in Children: Accuracy of the American College of Rheumatology Screening Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Diagnosing multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) is challenging, as it shares clinical features with other childhood febrile illnesses. In response to the emergence of this syndrome during the pandemic, the American College of Rheumatology (ACR) developed a screening algorithm for the evaluation of MIS-C. We aimed to determine the accuracy of the ACR algorithm in distinguishing patients with MIS-C from other febrile children. METHODS: A single-center case-control study was conducted on children with suspected or confirmed MIS-C from March 2020 to March 2022. The cohort was divided into 2 groups: the MIS-C group, including children with confirmed MIS-C, and febrile controls, consisting of children suspected but ultimately not diagnosed with MIS-C. The ACR MIS-C screening algorithm was retrospectively applied to both groups. The diagnosis obtained was compared with the World Health Organization (WHO) and Council of State and Territorial Epidemiologists/US Centers for Disease Control (CSTE/CDC) case definitions. Sensitivity, specificity, and 95% CIs were calculated. RESULTS: There were 402 children (241 MIS-C, 161 febrile controls) included. Median age was 4.2 years, and 58.9% were male. The ACR screening algorithm had 74.3% sensitivity, 99.2% specificity, and 86.7% balanced accuracy when the WHO case definition was used as the gold standard; and 86.2% sensitivity, 95.8% specificity, and 91% balanced accuracy when the CSTE/CDC case definition was the gold standard. CONCLUSION: The ACR MIS-C screening algorithm demonstrates high specificity, high accuracy, and good sensitivity in identifying children with MIS-C at disease onset. Despite being developed early in the pandemic with limited data available, the ACR algorithm effectively differentiates children with MIS-C from febrile controls.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».