Caracterização da Síndrome Inflamatória Multissistêmica em Crianças (MIS-C) e sua Relação com a Doença de Kawasaki

Caracterização clínica (Burns, Tremoulet, Sivilay, Roberts, Jain): Ao longo dos 8 meses de inscrição financiados por este suplemento, 30 locais coletarão dados sobre pacientes KD e MIS-C usando o formulário de relato de caso detalhado em nosso banco de dados REDCap. Isso inclui dados demográficos do paciente, apresentação clínica, dados laboratoriais, tratamentos, resultados clínicos e resultados cardiovasculares em todos os pacientes KD e MIS-C para que os investigadores possam desenvolver uma imagem sistemática dos diferentes grupos de pacientes (ver detalhes abaixo).

Observações dos pais (Kim): Para aprender sobre os sinais e sintomas no paciente e nos membros da família que antecederam a apresentação aguda, um questionário para os pais será elaborado e analisado pela Dra. Katherine Kim com o Conselho Consultivo de Pais e Pacientes. Os investigadores coletarão sinais e sintomas conhecidos, bem como aqueles que podem não ter sido relatados anteriormente na literatura e registrarão presença/ausência, localização no corpo e nível de gravidade por dia. O questionário estará disponível como um aplicativo móvel/web e em papel. Com esses dados, os investigadores conduzirão uma análise exploratória para caracterizar os fenótipos dos sintomas e as relações desses perfis com as características demográficas e clínicas. Além disso, os investigadores avaliarão se podemos detectar diferenças entre os fenótipos de sintomas de KD e MIS-C. Os investigadores conduzirão uma análise de cluster para identificar fenótipos de sintomas a partir de observações agregadas de sintomas cegos quanto ao diagnóstico presumido ou verificado (n=100 com cada sinal/sintoma em cada dia como um ponto de dados distinto). Os fenótipos podem incluir características como sintomas que ocorrem simultaneamente ou são independentes e índice de carga de sintomas (por exemplo, número de sintomas presentes). Os investigadores usarão a análise de agrupamento hierárquico de Ward para estimar o número de agrupamentos prováveis.3 Os investigadores aplicarão a análise de agrupamento não hierárquico K-means repetida 100 vezes em um modelo de validação de exclusão para garantir a repetibilidade e a estabilidade dentro do modelo. Os investigadores criarão índices de pontuação analisados ​​com regressão logística, análise de componentes principais, análise fatorial e análise de correlação. Os investigadores avaliarão então se os agrupamentos estão relacionados ao diagnóstico verificado e/ou às características sociodemográficas, como idade, raça/etnia, geografia. Os investigadores usarão técnicas de análise discriminante e técnicas de classificação mais recentes, como CART, para examinar se os fenótipos de sintomas de KD e MIS-C são diferentes. Se as informações em termos de grupos de sintomas em um ponto no tempo ou a trajetória de um único sintoma ao longo do tempo forem insuficientes para distinguir entre as duas condições, isso forneceria suporte para o argumento de que os sintomas registrados são insuficientes para a discriminação ou que as duas doenças entidades não são sintomaticamente diferentes. Esta análise exploratória fornecerá informações importantes que podem ser desenvolvidas para orientação clínica e educação dos pais.

Fotografia (Kim, Tremoulet): Fotografias do paciente do olho, boca/língua e erupção cutânea serão coletadas como uma nova adição aos dados clínicos usuais. Essas fotografias obtidas antes do tratamento documentarão a presença ou ausência de injeção conjuntival e preservação perilímbica, alterações mucocutâneas na orofaringe, incluindo alterações na borda do vermelhão (eritema, fissura) e na língua (língua em morango) e a natureza da erupção cutânea. As fotografias serão submetidas a análise usando software de reconhecimento facial e abordagens de inteligência artificial usadas por nossos colaboradores do Centro de Inteligência Artificial na Sociedade da Universidade do Sul da Califórnia, liderados por Hayden Shively e Lucas Hu, para avaliar se é possível criar um algoritmo de computador capaz de diferenciar as características clínicas do MIS-C a partir de fotografias tiradas de crianças com DK aguda e com outras doenças febris pediátricas. A Dra. Katherine Kim, da UC Davis, comparará as fotos com as respostas do questionário para complementar as descrições dos sinais e sintomas dos pais e validar as observações. Essa comparação pode resultar em descrições aprimoradas usando as palavras dos próprios pais. A fotografia é necessária para documentar esses achados físicos, pois os investigadores aprenderam ao longo dos anos que a descrição do médico dessas características é lamentavelmente imprecisa. O achado, por exemplo, de uma língua em morango é um padrão de lesão específico que envolve a descamação das pontas cornificadas das papilas filiformes e tem sido historicamente associado a apenas 3 condições: doença mediada por toxina estafilocócica e estreptocócica e DK.