Sickle Cell Disease in Children
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: To identify clinical and laboratory features predictive of osteomyelitis in children with sickle cell disease and bony pain. DESIGN: Patients in the case group and participants in the control group were randomized in a 1:3 ratio. SETTING: The Hospital for Sick Children, Toronto, Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Patients with sickle cell disease and osteomyelitis (case patients) and patients with sickle cell disease and bony, vaso-occlusive crisis (control patients), 18 years or younger. MAIN OUTCOME MEASURES: Five characteristics (number of painful sites, white blood cell count, swelling of the affected limb[s], and duration of pain and fever before presentation) at the time of presentation to hospital. RESULTS: Data were analyzed for 31 cases and 93 controls. Compared with controls, cases had more days of pain (5 vs 2 days; odds ratio [OR], 1.2; 95% confidence interval [CI], 1.1-1.4 days) and fever (1 vs 0 day; 1.7; 1.2-2.4 days) before presentation. Cases were also more likely to have swelling of the affected limb(s) (71% vs 17%; OR, 11.8; 95% CI, 4.6%-30.0%) and fewer painful sites (1 vs 2; 0.7; 0.5-1.0). On laboratory evaluation, cases had higher white blood cell counts (18.6 vs 15.6/microL; OR, 1.1; 95% CI, 1.0-1.1/microL). Multivariate logistic regression showed that the significant predictors of osteomyelitis were duration of fever (OR, 1.8; 95% CI, 1.2-2.6) and pain (1.2; 1.0-1.4) before presentation and swelling of the affected limb (8.4; 3.5-20.0). The risk of osteomyelitis was decreased if more than 1 painful site was present (OR, 0.7; 95% CI, 0.5-1.0). CONCLUSION: In the clinical scenario of a child with sickle cell disease presenting with bony pain and swelling affecting a single site, with prolonged fever and pain, the physician should consider closer monitoring and investigations to exclude a diagnosis of osteomyelitis.
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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 |
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| 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)
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