Bibliographic record
Abstract
La maladie de Kawasaki est une vasculite multisystemique qui atteint principalement les enfants et les jeunes adultes. Cette maladie a ete decrite originellement au Japon en 1967 par le docteur Tomisaku Kawasaki [1]. Depuis, la maladie a ete reconnue mondialement chez des enfants de toutes les races. A la suite de ces premieres publications, il est devenu evident que la maladie n'est pas benigne, puisqu'un nombre significatif de morts subites chez l'enfant a ete rapporte, habituellement suite aux complications cardiovasculaires [2]. En fait la maladie de Kawasaki est devenue la premiere cause de maladie cardiaque acquise chez l'enfant [3]. Epidemiologie La maladie de Kawasaki survient plus souvent chez les garcons que chez les filles, avec un ratio de 1,5 : 1 [2]. Environ 80 % des cas surviennent chez des enfants de moins de 3 ans [3]. La maladie est beaucoup plus frequente au Japon avec en moyenne 5 000 cas par an depuis 1986, ce qui correspond a une incidence annuelle de 90 par 100 000 enfants moins de 5 ans [4]. Aux Etats-Unis et au Canada, l'incidence se situe entre 7,6 et 11,3 cas par 100 000 [5]. Cette incidence est plus elevee chez les enfants d'origine asiatique, en particulier japonaise et coreenne. Le nombre de cas rapportes augmente en hiver et au printemps [6] avec des pics epidemiques. Il y a des annees ou l'incidence peut atteindre 21 a 46 cas par 100 000 [7], epidemies qui sont survenues avant 1990.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".