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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».