Paediatric Severe Community‐Acquired Pneumonia in India
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim To evaluate the prescribing patterns of antibiotics and antipyretics and their dosage for severe community‐acquired pneumonia (SCAP) in a paediatric population before and after an educational intervention in a rural Indian hospital. Method Physician prescribing patterns for SCAP were collected prospectively in a cohort of paediatric patients (pre‐intervention group). An educational intervention strategy was developed and implemented using data from baseline prescribing patterns and the Therapeutic Guidelines: Antibiotic recommendations for treatment of SCAP. An analysis to evaluate the impact of drug selection and dosing following the intervention was conducted in a second patient cohort (post‐intervention group). Results There were 146 patients in the pre‐intervention group and 155 in the post‐intervention group. Antibiotic choices were within the guidelines in both groups. All of the patients in the pre‐intervention group received dexamethasone with every dose of antibiotic. Post‐intervention, the use of dexamethasone was eliminated. For the pre‐intervention group, 97% of the antibiotic doses and 55% of the antipyretic doses were classified as inappropriate. Inappropriate prescribing of antibiotic and antipyretic doses was significantly reduced to 89% (p = 0.002) and 10% (p < 0.001) respectively, following the intervention. Conclusion There was some improvement in prescribing appropriate doses of antibiotics and antipyretics for SCAP following the educational intervention.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».