Predictors of Bacteremia Among Children With Sickle Cell Disease Presenting With Fever
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bacterial sepsis is more common and potentially life threatening in children with sickle cell disease (SCD). Identification of variables that predict bacteremia may aid clinicians in recognizing patients with SCD at higher risk for sepsis. OBJECTIVE: To determine whether absolute neutrophil count (ANC) >20×10/L is an independent risk factor for bacteremia in children with SCD and to identify other predictors of bacteremia in this population. METHODS: A case-control study was conducted. Subjects were 0 to 18 years of age admitted to a tertiary care pediatric hospital over a 17-year period with SCD and fever at presentation. Cases had bacteremia, whereas controls had negative blood cultures. RESULTS: Data were analyzed for 40 cases and 120 controls. ANC>20×10/L was significantly more prevalent among cases (odds ratio [OR], 7.0; 95% confidence interval [CI], 2.6-18.9). Cases were more likely to have emesis (OR, 2.9; 95% CI, 1.0-8.4) and a higher proportion of band cells (OR, 1.3; 95% CI, 1.1-1.4) at presentation. CONCLUSIONS: In a febrile child with SCD, an ANC>20×10/L, a higher proportion of band cells, and the presence of vomiting were associated with an increased likelihood of bacteremia.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».