Analgesia Administration for Acute Abdominal Pain in the Pediatric Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To document the use of analgesia for children with acute abdominal pain in the Pediatric Emergency Department (PED) and to compare between children with suspected appendicitis in a high versus low probability. STUDY DESIGN: Patients 0-16 years recruited prospectively as part of another PED study in Toronto. History of present illness and physical examination was available, and information on analgesia administered in the PED was retrospectively collected from charts. Physicians' probability of appendicitis before any imaging was recorded. A follow-up call was made to verify final diagnosis. RESULTS: We included 438 patients, 16% with appendicitis. Analgesics were given 154 times to 112 patients. Thirty-one percent of the cohort received analgesia before seeing the physician, mostly febrile, 37% after seeing the physician, and 17% after seeing a pediatric-surgery consultant. Fifteen percent received multiple dosages. Underdosing was recorded in 14% of medications, mostly morphine (24%). Analgesia was given significantly more often to children with high probability of appendicitis. Age was not a factor in analgesia administration. CONCLUSION: Children with abdominal pain receive more analgesia when the physician suspects appendicitis, yet only in half of the cases, and only 15% receive opioids. Opioid underdosing happens in a quarter of times it is given.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».