Revue rapide du syndrome inflammatoire multisystémique chez les enfants : ce que nous savons un an plus tard
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Le syndrome inflammatoire multisystémique chez les enfants (MIS-C) associé à la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) est une affection émergente qui a été identifiée pour la première fois en pédiatrie au début de la pandémie de COVID-19. Cette affection est également connue sous le nom de syndrome inflammatoire multisystémique pédiatrique ayant un lien temporel au syndrome respiratoire aigu sévère à coronavirus 2 (SIMP-TS ou SIMP), et de multiples définitions ont été établies pour cette affection qui présente des caractéristiques communes avec la maladie de Kawasaki et le syndrome de choc toxique. Méthodes : Une revue a été menée pour déterminer la littérature décrivant l’épidémiologie du MIS-C, publiée jusqu’au 9 mars 2021. Une base de données établie à l’Agence de la santé publique du Canada avec la littérature sur la COVID-19 a été consultée pour obtenir des articles faisant référence à MIS-C, SIMP ou la maladie de Kawasaki en relation avec la COVID-19. Résultats : Au total, 195 articles sur 988 ont été inclus dans la revue. L’âge médian des patients atteints du MIS-C se situait entre sept et dix ans, bien que des enfants de tous âges (et des adultes) puissent être touchés. Le syndrome inflammatoire multisystémique chez les enfants touche de manière disproportionnée les garçons (58 % des patients), et les enfants noirs et hispaniques semblent présenter un risque élevé de développer le MIS-C. Environ 62 % des patients atteints du MIS-C ont dû être admis dans une unité de soins intensifs, un patient sur cinq nécessitant une ventilation mécanique. Entre 0 et 2 % des patients atteints du MIS-C sont décédés, selon la population et les interventions disponibles. Conclusion : Le syndrome inflammatoire multisystémique chez les enfants peut toucher des enfants de tous âges. Une proportion importante de patients a nécessité une admission à l’unité de soins intensifs et une ventilation mécanique et 0 à 2 % des cas ont été fatals. Il est nécessaire de disposer de plus de données sur le rôle de la race, de l’ethnicité et des comorbidités dans le développement du MIS-C.
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 | 0.011 | 0.053 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".