Postdischarge mortality in children with acute infectious diseases: derivation of postdischarge mortality prediction models
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To derive a model of paediatric postdischarge mortality following acute infectious illness. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: 2 hospitals in South-western Uganda. PARTICIPANTS: 1307 children of 6 months to 5 years of age were admitted with a proven or suspected infection. 1242 children were discharged alive and followed up 6 months following discharge. The 6-month follow-up rate was 98.3%. INTERVENTIONS: None. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The primary outcome was postdischarge mortality within 6 months following the initial hospital discharge. RESULTS: 64 children died during admission (5.0%) and 61 died within 6 months of discharge (4.9%). Of those who died following discharge, 31 (51%) occurred within the first 30 days. The final adjusted model for the prediction of postdischarge mortality included the variables mid-upper arm circumference (OR 0.95, 95% CI 0.94 to 0.97, per 1 mm increase), time since last hospitalisation (OR 0.76, 95% CI 0.61 to 0.93, for each increased period of no hospitalisation), oxygen saturation (OR 0.96, 95% CI 0.93 to 0·99, per 1% increase), abnormal Blantyre Coma Scale score (OR 2.39, 95% CI 1·18 to 4.83), and HIV-positive status (OR 2.98, 95% CI 1.36 to 6.53). This model produced a receiver operating characteristic curve with an area under the curve of 0.82. With sensitivity of 80%, our model had a specificity of 66%. Approximately 35% of children would be identified as high risk (11.1% mortality risk) and the remaining would be classified as low risk (1.4% mortality risk), in a similar cohort. CONCLUSIONS: Mortality following discharge is a poorly recognised contributor to child mortality. Identification of at-risk children is critical in developing postdischarge interventions. A simple prediction tool that uses 5 easily collected variables can be used to identify children at high risk of death after discharge. Improved discharge planning and care could be provided for high-risk children.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».