Exploring the clinical utility of blood ketone levels in the emergency department assessment of paediatric patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ketonuria (on standard urine testing) is a frequent finding in children presenting to emergency departments. With the advent of hand-held ketone meters, blood ketone levels can now be rapidly quantified. HYPOTHESIS: Point of care testing (POCT) of blood ketone levels could provide clinically useful information on severity of illness in children and risk of hospital admission. METHODS: A prospective study using POCT of blood ketone levels in a convenience sample of children <13 years old, with a typical case mix of medical problems. FINDINGS: 186 children were studied. The range of ketone levels varied widely among this study population depending on the presenting complaint. Higher levels were noted in those presenting with anorexia or vomiting and fever. The median ketone level of the total study population was 0.2 (range 0-6.0, interquartile range 0.1-0.9) mmol/l. Ketone levels correlated poorly with discharge destination and duration of admission. However, receiver-operator characteristics for ketones as a predictor of admission were comparable to Pediatric Risk of Admission scores (area under the curve 0.64 and 0.72, respectively) and may represent an independent risk factor for admission. A ketone level >1.2 mmol/l has a positive predictive value of 66.7% for admission. Ketone levels correlated well with decreased oral intake (R2 = 0.25; p<0.001). CONCLUSIONS: A strong association was found between ketone levels, decreased oral intake and fever. Although ketone levels do not correlate well with more traditional markers of illness severity, they can help to predict the requirement for admission to hospital when interpreted in the context of the presenting illness. They may have applications in both the emergency department and primary care settings. Further prospective testing is required to validate these findings.
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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 | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 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 ».