Does Extreme Leukocytosis Predict Serious Bacterial Infections in Infants in the Post-Pneumococcal Vaccine Era? The Experience of a Large, Tertiary Care Pediatric Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extreme leukocytosis, defined as a peripheral white blood cell count greater than 25,000/mm, may alarm clinicians and prompt extensive evaluation in infants with fever, especially in the pediatric emergency department. METHODS: We reviewed data from children aged 3 to 36 months with extreme leukocytosis, fever and the risk of serious bacterial infections (SBI) at our institution from July 2010 to December 2012, a period after the universal introduction of pneumococcal vaccine. RESULTS: Serious bacterial infection was recorded in 57 (39%) of the 147 infants. The most common SBI were segmental or lobar pneumonia, in 28 (19%) patients, and urinary tract infection in 16 (10.9%) patients. Three patients had positive blood cultures, corresponding to a bacteremia rate of 2%. C-reactive protein was significantly higher in the SBI group than in the non-SBI group. CONCLUSIONS: All well-looking febrile infants with white blood cell greater than 25,000/mm should undergo a chest radiograph unless there are clear physical findings that indicate a different etiology. Urine culture should be considered in women. C-reactive protein can have an added value in the differential diagnosis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».