Education About Crying in Normal Infants Is Associated with a Reduction in Pediatric Emergency Room Visits for Crying Complaints
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The primary aim of this study was to determine whether there was any change in visits of 0- to 5-month old infants to the medical emergency room (MER) of a metropolitan pediatric hospital after province-wide implementation of a public health prevention program that teaches new parents about the properties of early crying in normal infants. METHODS: Free-text descriptions of Presenting Complaint and Final Diagnosis on electronic MER clinic visit files were used to classify infants as cases of infant crying not due to disease. Annual crying case visits as a percent of MER visits were analyzed pre- and post-introduction of the prevention program. RESULTS: Before the program, crying case visits represented 724 of 20,394 MER visits (3.5%). The age-specific pattern of MER visits for crying peaked at 6 weeks and was similar to the previously reported age-specific pattern of amounts of crying in the community. After program implementation, crying cases were reduced by 29.5% (p < .001). The most significant reductions were for crying visits in the first to third months of life. CONCLUSION: The findings imply that improved parental knowledge of the characteristics of normal crying secondary to a public health program may reduce MER use for crying complaints in the early months of life.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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) | 0,002 | 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 ».