A 4 year prospective study to determine risk factors for severe community acquired pneumonia in children in southern China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pneumonia is the major cause of death under 5 years. With high CAP numbers in China and growing access to PICUs, factors associated with severe CAP need to be determined to optimize care. OBJECTIVE: To prospectively determine PICU CAP admission features and outcomes. METHODS: A 4 year prospective study of CAP aged 1 month to <14 years admitted to PICU, Children's Hospital Affiliated to Soochow University, China. All were managed in a standard manner. Clinical, laboratory, and imaging findings were collected systematically. All received antibiotics. RESULTS: Eight hundred ten (7%) of 10,836 CAP hospital admissions needed PICU. Seven hundred seven (87%) were enrolled. PICU CAP children were young (76% ≤ 12 months) and 33% had co-morbid conditions; 21% congenital heart disease.21% required mechanical ventilation. The average length of PICU stay was 5 days (range, 3-27). The case fatality rate was 5.8%. Viruses were detected in 38%, RSV 24%; bacteria in 23%, Streptococcus pneumoniae 7%, Haemophilus influenza b 4%, Mycoplasma 11%. On single factor analysis, PICU admission respiratory rate >70/min, grunting/groaning, head nodding, cyanosis, and anemia were associated with respiratory failure and with fatality. On multivariate analysis only presence of congenital heart disease, Trisomy 21 and immunodeficiency correlated with fatality; not microbe nor PICU findings. CONCLUSIONS: Young age and underlying congenital heart disease were associated factors for PICU support in CAP in China. Early referral if altered sensorium, high respiratory rate, head nodding, grunting and anemia, and universal access to conjugated vaccines may decrease morbidity and mortality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».