Educating Healthcare Professionals and The Public on Kawasaki Disease in Canada: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Kawasaki disease (KD) is an inflammatory condition that impacts the walls of blood vessels, potentially leading to acquired heart disease. Notably, Canada exhibits the highest incidence of KD among children below the age of 5 from the Western countries. Early treatment with intravenous immunoglobulin (IVIG) is effective in preventing coronary artery issues, but untreated cases can result in coronary artery aneurysms, which can cause severe heart conditions. Aim/Objective: The purpose of this scoping review is to understand which populations are more susceptible to KD, available screening options and long-term patient support, and educational resources provided to patients, families, and healthcare providers. Methods: Articles from PubMed and Google Scholar databases were assessed between January 2000 and November 2023. After applying the inclusion and exclusion criteria, 34 articles were extracted. Results: Our findings indicate a higher KD prevalence among young children and individuals of East Asian descent. The literature highlighted a need for improved public and healthcare provider education, particularly regarding parental advocacy and sharing of KD diagnostic guidelines by physicians. There is also a gap in the long-term support for KD patients, particularly after disease treatment. Discussion: The need for an improved understanding of diagnostic criteria and the development of digital educational resources for KD research was emphasized. Conclusion: Public and professional education, combined with long-term patient support, can improve outcomes for KD patients and alleviate the burden on the Canadian healthcare system.
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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 | 0,012 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».