The second-order effects that the COVID-19 pandemic has had on pediatric populations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: SARS-CoV-2 can have long-term health consequences that persist beyond acute infection. While this is evident in adults and the elderly, the impact on children and adolescents remains under recognized. Here we navigate the second-order post-acute effects that the COVID-19 has had on the pediatric populations, with the exception of the mental health implication of social restrictions. AREAS COVERED: We outline common scenarios related with SARS-CoV-2 infection encountered in pediatric clinical practice, such as in the Multisystem inflammatory syndrome (MIS-C), Long Covid, neurological and autoimmune complications of Covid-19, immunological impact of the viral infection, as well as epidemiological and public health consequences associated with the implementation of non-pharmacological interventions. EXPERT OPINION: SARS-CoV-2 has had several second-order effects on child health, from a biological, epidemiological, and public health perspective, highlighting the complexity of dealing with new infections and the urgent need to implement multidisciplinary interventions that support the health of people at single person and societal level. Funding on modern surveillance system, preventing strategies and research to better understand and cure post-acute complications of viral infections should be a priority of every funding agency.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».