Predictors of Bacterial Meningitis in the Era After Haemophilus influenzae
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if, in the era after Haemophilus influenzae type b, the cerebrospinal fluid (CSF) white blood cell (WBC) count can be safely used to stratify children suspected of having bacterial meningitis into low- and high-risk groups. DESIGN: Retrospective analysis of CSF samples. SETTING: Tertiary care pediatric center in Toronto, Ontario, between January 1, 1992, and October 1, 1996. PATIENTS: All CSF samples collected on children aged 2 months to 17 years were included. The final database consisted of 1617 atraumatic samples from children without prior neurologic or immunologic disease who underwent a lumbar puncture to assess the possibility of community-acquired bacterial meningitis. MAIN OUTCOME MEASURES: The predictive values of CSF WBC count, differential, protein, and glucose. RESULTS: There were 44 cases of bacterial meningitis. Five had 3 CSF WBCs per microliter or less, and 6 had 4 to 30 CSF WBCs per microliter. The negative predictive value of CSF specimens with 30 WBCs per microliter or less for bacterial meningitis was 99.3%. Cerebrospinal fluid samples with greater than 30 WBCs per microliter had a likelihood ratio for bacterial meningitis of 10.3 (95% confidence interval, 8.0-13.1) and a positive predictive value of 22.3%. Other significant predictors of bacterial meningitis included age, CSF glucose, protein, gram stain, CSF-serum glucose ratio, and peripheral blood band count. CONCLUSIONS: Given the occurrence of bacterial meningitis in children in the absence of CSF pleocytosis, other factors should be considered when managing children with suspected bacterial meningitis. Children older than 6 months with 30 CSF WBCs per microliter or less are at low risk for bacterial meningitis. If clinically stable and without other laboratory markers of bacterial meningitis, hospital admission and empiric antibiotic therapy may be unwarranted.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».