Predictors for Admission of Children With Periorbital Cellulitis Presenting to the Pediatric Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify demographic and clinical characteristics associated with admission because of periorbital cellulitis (PC) in children. METHODS: Records of children aged 0 to 18 years with PC who visited our tertiary emergency department (ED) in 2004 were reviewed. We calculated a cumulative number of local ocular symptoms in patients that included swelling/edema, redness/erythema, presence of discharge, pain, conjunctival injection, and shut eye. A binary logistic regression analysis was performed to identify predictors of admission for PC. RESULTS: A total of 89 children were included in the analysis; 39 (44%) of them were admitted to the ward. A cumulative number of local symptoms associated with PC and temperature in the ED served as significant predictors of hospitalization (odds ratio, 2.5; P = 0.005; and odds ratio, 2.0; P = 0.04, respectively). Among individual local symptoms, only swelling/edema was found to significantly predict admission in univariate analysis (P = 0.03). Considerable variation was documented in intravenous and oral antibiotics prescribed in the ED. CONCLUSIONS: Combination of local ocular symptoms and body temperature are positively associated with admission from the ED. Future research should concentrate on evaluating the suggested score we used in this cohort to validate it and evaluate its generalizability. Devising such scoring can help clinicians determine guidelines for admission of children with PC.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».