Predicting the clinical course of suspected acute viral upper respiratory tract infection in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suspected acute viral upper respiratory tract infection (SAVURTI) is the commonest acute reason why children consult in general practice. The clinical course varies widely and about one in five children re-consult for the same SAVURTI episode. If clinicians had feasible tools for predicting which children are likely to suffer a prolonged course, then additional explanations and possibly treatments could be provided at the initial consultation that might enable carers to manage the condition without re-consulting. OBJECTIVE: To identify features available on the day of consulting that might predict a prolonged clinical course among children with SAVURTI. METHOD: Regression analysis using Canadian Respiratory Illness and Flu Scale (CARIFS) data from a randomized controlled trial cohort of children aged from 6 months to 12 years consulting in general practice with SAVURTI. RESULTS: Two variables from the clinician's records ('age' and 'cough') and two variables from the CARIFS completed by carers on the day of consulting ('fever' and 'low energy, tired') explained approximately 15% of the variation present in CARIFS scores on day seven. CONCLUSION: Children and carers may benefit from a clear account of the evidence that the clinical course of RTIs in children varies widely and may be longer that expected, and that prediction for individuals is difficult.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».