Prediction of Severe Disease in Children with Diarrhea in a Resource-Limited Setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the accuracy of three clinical scales for predicting severe disease (severe dehydration or death) in children with diarrhea in a resource-limited setting. METHODS: Participants included 178 children admitted to three Rwandan hospitals with diarrhea. A local physician or nurse assessed each child on arrival using the World Health Organization (WHO) severe dehydration scale and the Centers for Disease Control (CDC) scale. Children were weighed on arrival and daily until they achieved a stable weight, with a 10% increase between admission weight and stable weight considered severe dehydration. The Clinical Dehydration Scale was then constructed post-hoc using the data collected for the other two scales. Receiver Operator Characteristic (ROC) curves were constructed for each scale compared to the composite outcome of severe dehydration or death. RESULTS: The WHO severe dehydration scale, CDC scale, and Clinical Dehydration Scale had areas under the ROC curves (AUCs) of 0.72 (95% CI 0.60, 0.85), 0.73 (95% CI 0.62, 0.84), and 0.80 (95% CI 0.71, 0.89), respectively, in the full cohort. Only the Clinical Dehydration Scale was a significant predictor of severe disease when used in infants, with an AUC of 0.77 (95% CI 0.61, 0.93), and when used by nurses, with an AUC of 0.78 (95% CI 0.63, 0.93). CONCLUSIONS: While all three scales were moderate predictors of severe disease in children with diarrhea, scale accuracy varied based on provider training and age of the child. Future research should focus on developing or validating clinical tools that can be used accurately by nurses and other less-skilled providers to assess all children with diarrhea in resource-limited settings.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».