Invasive meningococcal disease--improving management through structured review of cases in the Hunter New England area, Australia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Invasive meningococcal disease (IMD) is the most common infectious cause of death in childhood in developed countries. This disease may cause severe disability or death if a patient is sub-optimally managed. An audit was performed in Australia of all 2005-06 notified IMD cases to elicit correctable issues. METHODS: Over the 2 year period, 24 cases were notified in the Hunter New England Health area. These cases were reviewed by an expert panel to highlight key correctable issues in recognition and management of IMD. RESULTS: The 24 patients were aged between 1 month and 70 years. Thirteen (54%) were children and 14 (58%) were women. Six (25%) cases developed complications, two being severe (one death, one limb amputations). These patients had risk factors for IMD. The emergency department average delay between assessment and administration of antibiotics was 57.8 min. CONCLUSION: There were avoidable factors identified in both patients with a poor outcome. Length of delay in initiating antibiotic therapy has been associated with poor outcome, thus the delay in our series is of concern. The audit highlighted many potentially correctable issues in the medical, laboratory and public health management of IMD cases.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».