Avoiding hypotonic solutions in paediatrics: Keeping our patients safe
Notice bibliographique
Résumé
A previously healthy, fully immunized, 14 kg four-year-old girl presented to the local emergency department with a seven-day history of upper respiratory tract symptoms and 24 h of fever, irritability and decreased oral intake. Her temperature on presentation was 38.9°C, heart rate 120 beats/min, respiratory rate 25 breaths/min, and blood pressure 90/60 mmHg. She was alert but irritable on physical examination, mildly volume-depleted and had evidence of meningismus. Her electrolytes were normal, notably a serum sodium concentration of 138 mmol/L, and there was pleocytosis of the cerebrospinal fluid. The patient was admitted with a working diagnosis of bacterial meningitis, given a 20 mL/kg normal saline bolus and commenced on intravenous (IV) vancomycin and ceftriaxone. She was started on maintenance IV fluids, consisting of dextrose 3.3% in NaCl 0.3% (‘2/3 – 1/3’) with KCl 20 mmol/L at 50 mL/h. She was also permitted to drink oral fluids as tolerated. Twenty-four hours later, the child's irritability improved; however, she was noted to have headache and nausea. She was assessed by the paediatrician who reassured the family that these symptoms were consistent with meningitis. Her urine output was noted to be adequate, though it was not specifically quantified. Electrolytes were not repeated.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».