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Record W4376116622 · doi:10.1055/a-2006-9557

Kardiovaskuläre Langzeitereignisse bei Kindern mit Kawasaki-Syndrom: eine populationsbasierte Kohortenstudie

2023· article· de· W4376116622 on OpenAlexaboutno aff
Toni Hospach

Bibliographic record

VenueArthritis und Rheuma · 2023
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicKawasaki Disease and Coronary Complications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsKawasaki diseaseMedicineInternal medicineArtery

Abstract

fetched live from OpenAlex

Robinson C, Chanchlani R, Gayowsky A et al. Cardiovascular outcomes in children with Kawasaki disease: a population-based cohort study. Pediatr Res 2022 Nov 15. doi: 10.1038/s41390-022-02391-3. Epub ahead of print. PMID: 36380069 In dieser großen kanadischen Studie wurde das Risiko kardiovaskulärer Ereignisse und die Mortalität bei Patienten mit Kawasaki-Syndrom (KS) zwischen 1995 und 2018 in der Provinz Ontario untersucht. Für die Kontrollgruppe wurden pro KS-Patient 100-Nicht-KS Patienten fallpassend rekrutiert. Von 4597 KS-Überlebenden entwickelten 79 (1,7 %) schwere kardiovaskuläre Ereignisse (Tod, Infarkt, Schlaganfall). Summarisch wiesen 632 (13,8 %) Patienten kardiovaskuläre Ereignisse auf (hierunter wurden auch Patienten mit rein diagnostischen/therapeutischen Prozeduren erfasst). 9 (0,2 %) verstarben während des – im Median – 11-jährigen Beobachtungszeitraums. Die häufigsten kardiovaskulären Ereignisse waren kardiale Ischämien (4,6 Ereignisse/1000 Personenjahre) und Arrhythmien (4,5/1000 Personenjahre). Diese schweren kardiovaskulären Ereignisse traten vor allem zwischen 0–1 und 5–10 Jahre nach der initialen Entlassung auf. Insbesondere waren Patienten mit Koronaraneurysmen (CAA +), aber auch jene ohne CAA betroffen. Interessanterweise hatten die KS-Überlebenden eine niedrigere Mortalität über den gesamten Beobachtungszeitraum gegenüber der Kontrollgruppe. Allerdings ist nicht bekannt, wie viele Kinder während der vorangehenden Akutphase des KS starben. Diese Studie ist sehr wichtig, handelt es sich doch um die bislang größte nordamerikanische Studie zu den Langzeitfolgen, also nicht aus dem Hochendemieland Japan stammend. Wären da nicht – aufgrund des retrospektiven Designs – Datenunschärfen, müsste sofort und grundsätzlich das kardiovaskuläre Monitoring für CAA-Patienten geändert werden. So führen die Autoren in der Diskussion an, dass das für die Datengenerierung verwendete Kodierungssystem nicht bei allen CAA-Patienten ein eventuell verspätet eingetragenes CAA erfasst haben könnte. Für CAA + -Patienten (auch nach Regression der Aneurysmen) legen diese Daten nahe, dass ein langfristiges kardiovaskuläres Monitoring bis zu 10 Jahren sinnvoll ist. Sollten diese Daten in prospektiven Studien auch für CAA-Patienten bestätigt werden, dann sind kardiovaskuläre Untersuchungen in einem ähnlichen Zeitraum auch für diese Patientengruppe indiziert. In jedem Fall ist eine hohe Aufmerksamkeit für kardiovaskuläre Spätfolgen wichtig, und weitere Studien sind wünschenswert, um eine Risikostratifizierung und ein adäquates Monitoring etablieren zu können. Ergebnisse aus anderen Studien, die lange nach dem KS assoziierte Schlaganfälle durch Okklusion von Hirnarterien beschrieben [ 1 ], werfen zudem die Frage auf, inwieweit auch nichtkardiale Arterien untersucht werden müssten, um primär subklinische Pathologien erfassen zu können. Die geringere Mortalität wurde spekulativ durch eine geringere Affinität zu Risikosituationen im Alltag von KS Patienten erklärt. Dr. Toni Hospach, Zentrum für Pädiatrische Rheumatologie am Klinikum Stuttgart (ZEPRAS) Publication History Article published online: 09 May 2023 © 2023. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.037
Threshold uncertainty score0.073

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.298
Teacher spread0.266 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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