Do epinephrine auto-injectors have an unsuitable needle length in children and adolescents at risk for anaphylaxis from food allergy?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food allergy is the most common cause of anaphylaxis in children. Intramuscular delivery of epinephrine auto-injectors (EAI) is the standard of care for the treatment of anaphylaxis. We examined if children and adolescents at risk of anaphylaxis weighing 15-30 kg and >30 kg would receive epinephrine into the intramuscular space with the currently available EAI in North America and Europe. METHODS: The distance from skin to muscle (STMD) and skin to bone (STBD) on the mid third anterolateral area of the right thigh was measured by ultrasound applying either high pressure (max) or slight pressure (min) in 102 children weighing 15-30 kg (group 1) and 100 children and adolescents, weighing more than 30 kg (group 2). RESULTS: Using a high pressure EAI (HPEAI), Epipen Jr(®) and Auvi-Q(®)/Allerject(®) 0.15 mg, 11/102 (11 %) children in group 1 and 38/102 (38 %) using another HPEAI, Jext(®), had a STMDmax that showed a risk of intraosseous injection. There was a 1 % risk of subcutaneous injection with these devices. There was no risk of intraosseous injection using a low pressure EAI (LPEAI), Emerade(®). In group 2, the risk of intraosseous injection using a HPEAI was 3 % and no risk using a LPEAI. However, the risk of subcutaneous injection using HPEAI was 9 % and using LPEAI was 2 %. CONCLUSION: There is a risk of intraosseous injection using HPEAI (Epipen(®)/Epipen Jr(®), Auvi-Q(®)/Allerject(®) and especially Jext(®)) in children at risk of anaphylaxis. There was also a risk of subcutaneous injection using the currently available HPEAI in children and adolescents.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».