An Evidence-based Guideline for Pediatric Prehospital Seizure Management Using GRADE Methodology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this guideline is to recommend evidence-based practices for timely prehospital pediatric seizure cessation while avoiding respiratory depression and seizure recurrence. METHODS: A multidisciplinary panel was chosen based on expertise in pediatric emergency medicine, prehospital medicine, and/or evidence-based guideline development. The panel followed the National Prehospital EBG Model using the GRADE methodology to formulate questions, retrieve evidence, appraise the evidence, and formulate recommendations. The panel members initially searched the literature in 2009 and updated their searches in 2012. The panel finalized a draft of a patient care algorithm in 2012 that was presented to stakeholder organizations to gather feedback for necessary revisions. RESULTS: Five strong and ten weak recommendations emerged from the process; all but one was supported by low or very low quality evidence. The panel sought to ensure that the recommendations promoted timely seizure cessation while avoiding respiratory depression and seizure recurrence. The panel recommended that all patients in an active seizure have capillary blood glucose checked and be treated with intravenous (IV) dextrose or intramuscular (IM) glucagon if <60 mg/dL (3 mmol/L). The panel also recommended that non-IV routes (buccal, IM, or intranasal) of benzodiazepines (0.2 mg/kg) be used as first-line therapy for status epilepticus, rather than the rectal route. CONCLUSIONS: Using GRADE methodology, we have developed a pediatric seizure guideline that emphasizes the role of capillary blood glucometry and the use of buccal, IM, or intranasal benzodiazepines over IV or rectal routes. Future research is needed to compare the effectiveness and safety of these medication routes.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle