Caractéristiques épidémiologiques et cliniques du syndrome inflammatoire multisystémique chez les adultes : un examen rapide
Bibliographic record
Abstract
Le syndrome inflammatoire multisystémique de l’enfant (MIS-C) est l’une des principales répercussions de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) qui a été décrite dans la littérature depuis le début de la pandémie. Bien que le MIS-C concerne les enfants, des cas ayant des caractéristiques cliniques semblables ont récemment été décrits chez les adultes. Une description des caractéristiques épidémiologiques et cliniques du syndrome inflammatoire multisystémique de l’adulte (MIS-A) est un point de départ pour une meilleure connaissance et compréhension de cette maladie émergente. Nous avons recensé neuf cas de MIS-A dans la littérature, cinq aux États-Unis, deux en France et deux au Royaume-Uni. Les descriptions de cas ont révélé des similitudes dans les caractéristiques cliniques, y compris l’occurrence au cours de la phase post-aiguë de la maladie, la fièvre, les symptômes digestifs, des atteintes cardiaques et des marqueurs inflammatoires élevés. Tous les patients ont été hospitalisés, trois ont dû être admis à l’unité de soins intensifs et un est décédé. Les traitements les plus courants étaient l’immunoglobuline intraveineuse, la prednisolone et l’aspirine. Ces résultats suggèrent que le MIS-A est une grave complication de la COVID-19 qui peut entraîner la mort. D’autres études visant à améliorer notre compréhension de la pathogenèse du MIS-A, qui contribueront à améliorer les décisions de traitement et à prévenir les séquelles ou la mort.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".