Adding fever to WHO criteria for diagnosing pneumonia enhances the ability to identify pneumonia cases among wheezing children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the ability of the criteria proposed by the WHO to identify pneumonia among cases presenting with wheezing and the extent to which adding fever to the criteria alters their performance. DESIGN: Prospective classification of 390 children aged 2-59 months with lower respiratory tract disease into five diagnostic categories, including pneumonia. WHO criteria for the identification of pneumonia and a set of such criteria modified by adding fever were compared with radiographically diagnosed pneumonia as the gold standard. RESULTS: The sensitivity of the WHO criteria was 94% for children aged <24 months and 62% for those aged ≥24 months. The corresponding specificities were 20% and 16%. Adding fever to the WHO criteria improved specificity substantially (to 44% and 50%, respectively). The specificity of the WHO criteria was poor for children with wheezing (12%). Adding fever improved this substantially (to 42%). The addition of fever to the criteria apparently reduced their sensitivity only marginally (to 92% and 57%, respectively, in the two age groups). CONCLUSION: The authors' results reaffirm that the current WHO criteria can detect pneumonia with high sensitivity, particularly among younger children. They present evidence that the ability of these criteria to distinguish between children with pneumonia and those with wheezing diseases might be greatly enhanced by the addition of fever.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».