Febrile Infants With Urinary Tract Infections at Very Low Risk for Adverse Events and Bacteremia
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
BACKGROUND: There is limited evidence from which to derive guidelines for the management of febrile infants aged 29 to 60 days with urinary tract infections (UTIs). Most such infants are hospitalized for ≥48 hours. Our objective was to derive clinical prediction models to identify febrile infants with UTIs at very low risk of adverse events and bacteremia in a large sample of patients. METHODS: This study was a 20-center retrospective review of infants aged 29 to 60 days with temperatures of ≥38°C and culture-proven UTIs. We defined UTI by growth of ≥50,000 colony-forming units (CFU)/mL of a single pathogen or ≥10,000 CFU/mL in association with positive urinalyses. We defined adverse events as death, shock, bacterial meningitis, ICU admission need for ventilator support, or other substantial complications. We performed binary recursive partitioning analyses to derive prediction models. RESULTS: We analyzed 1895 patients. Adverse events occurred in 51 of 1842 (2.8% [95% confidence interval (CI): 2.1%-3.6%)] and bacteremia in 123 of 1877 (6.5% [95% CI: 5.5%-7.7%]). Patients were at very low risk for adverse events if not clinically ill on emergency department (ED) examination and did not have a high-risk past medical history (prediction model sensitivity: 98.0% [95% CI: 88.2%-99.9%]). Patients were at lower risk for bacteremia if they were not clinically ill on ED examination, did not have a high-risk past medical history, had a peripheral band count of <1250 cells per μL, and had a peripheral absolute neutrophil count of ≥1500 cells per μL (sensitivity 77.2% [95% CI: 68.6%-84.1%]). CONCLUSION: Brief hospitalization or outpatient management with close follow-up may be considered for infants with UTIs at very low risk of adverse events.
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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 | 0,001 |
| 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