Early Discharge of Patients with Presumed Opioid Overdose: Development of a Clinical Prediction Rule
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a clinical prediction rule to identify patients who can be safely discharged one hour after the administration of naloxone for presumed opioid overdose. METHODS: Patients who received naloxone for known or presumed opioid overdose were formally evaluated one hour later for multiple potential predictor variables. Patients were classified into two groups: those with adverse events within 24 hours and those without. Using classification and regression tree methodology, a decision rule was developed to predict safe discharge. RESULTS: Clinical findings from 573 patients allowed us to develop a clinical prediction rule with a sensitivity of 99% (95% CI = 96% to 100%) and a specificity of 40% (95% CI = 36% to 45%). Patients with presumed opioid overdose can be safely discharged one hour after naloxone administration if they: 1) can mobilize as usual; 2) have oxygen saturation on room air of >92%; 3) have a respiratory rate >10 breaths/min and <20 breaths/min; 4) have a temperature of >35.0 degrees C and <37.5 degrees C; 5) have a heart rate >50 beats/min and <100 beats/min; and 6) have a Glasgow Coma Scale score of 15. CONCLUSIONS: This prediction rule for safe early discharge of patients with presumed opioid overdose performs well in this derivation set but requires validation followed by confirmation of safe implementation.
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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) | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».