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Enregistrement W1987790821 · doi:10.2310/7070.2004.00310

Foreign Body Aspiration in Infants and Toddlers: Recent Trends in British Columbia

2004· article· en· W1987790821 sur OpenAlexaffvenueabout
Rebecca E. Morley, Jeffrey P. Lüdemann, John Moxham, Frederick K. Kozak, Keith H. Riding

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueForeign Body Medical Cases
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChokingForeign body aspirationSwallowingForeign bodyPediatricsPresentation (obstetrics)DemographicsDentistrySurgeryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objectives of this study were to (1) examine recent trends in the demographics and presentation of children with foreign body aspiration at British Columbia's Children's Hospital and (2) develop safety guidelines regarding feeding nuts and other hard, crunchy foods to infants and toddlers. METHODS: The methods used were a retrospective chart review and a review of swallowing mechanics in early childhood. RESULTS: Between July 1997 and July 2001, 51 children under 3 years of age underwent rigid bronchoscopy for suspected foreign body aspiration. Of these patients, 27 (53%) were 18 months of age or younger. Of these 27 infants and toddlers, 24 (89%) had a witnessed choking event and 22 (81%) had an airway foreign body. Nuts, raw carrots, and popcorn kernels accounted for 14 (64%) of the foreign bodies aspirated by these infants and toddlers. Before 2 years of age, children are poorly equipped to grind and swallow hard, crunchy food because they lack second molars and are still adjusting to the descent of the larynx. CONCLUSIONS: Infants and toddlers in British Columbia have been aspirating foreign bodies at an alarmingly high rate. Most cases would have been prevented with better public awareness. Caregivers should be informed that children under 3 years of age should never be fed nuts or other hard, crunchy foods. A public awareness campaign is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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