Development of Heart and Respiratory Rate Percentile Curves for Hospitalized Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and validate heart and respiratory rate percentile curves for hospitalized children and compare their vital sign distributions to textbook reference ranges and pediatric early warning score (EWS) parameters. METHODS: For this cross-sectional study, we used 6 months of nurse-documented heart and respiratory rates from the electronic records of 14,014 children on general medical and surgical wards at 2 tertiary-care children's hospitals. We developed percentile curves using generalized additive models for location, scale, and shape with 67% of the patients and validated the curves with the remaining 33%. We then determined the proportion of observations that deviated from textbook reference ranges and EWS parameters. RESULTS: We used 116,383 heart rate and 116,383 respiratory rate values to develop and validate the percentile curves. Up to 54% of heart rate observations and up to 40% of respiratory rate observations in our sample were outside textbook reference ranges. Up to 38% of heart rate observations and up to 30% of respiratory rate observations in our sample would have resulted in increased EWSs. CONCLUSIONS: A high proportion of vital signs among hospitalized children would be considered out of range according to existing reference ranges and pediatric EWSs. The percentiles we derived may serve as useful references for clinicians and could be used to inform the development of evidence-based vital sign parameters for physiologic monitor alarms, inpatient electronic health record vital sign alerts, medical emergency team calling criteria, and EWSs.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle