Quality of Inpatient Pediatric Case Management for Four Leading Causes of Child Mortality at Six Government-Run Ugandan Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A better understanding of case management practices is required to improve inpatient pediatric care in resource-limited settings. Here we utilize data from a unique health facility-based surveillance system at six Ugandan hospitals to evaluate the quality of pediatric case management and the factors associated with appropriate care. METHODS: All children up to the age of 14 years admitted to six district or regional hospitals over 15 months were included in the study. Four case management categories were defined for analysis: suspected malaria, selected illnesses requiring antibiotics, suspected anemia, and diarrhea. The quality of case management for each category was determined by comparing recorded treatments with evidence-based best practices as defined in national guidelines. Associations between variables of interest and the receipt of appropriate case management were estimated using multivariable logistic regression. RESULTS: A total of 30,351 admissions were screened for inclusion in the analysis. Ninety-two percent of children met criteria for suspected malaria and 81% received appropriate case management. Thirty-two percent of children had selected illnesses requiring antibiotics and 89% received appropriate antibiotics. Thirty percent of children met criteria for suspected anemia and 38% received appropriate case management. Twelve percent of children had diarrhea and 18% received appropriate case management. Multivariable logistic regression revealed large differences in the quality of care between health facilities. There was also a strong association between a positive malaria diagnostic test result and the odds of receiving appropriate case management for comorbid non-malarial illnesses - children with a positive malaria test were more likely to receive appropriate care for anemia and less likely for illnesses requiring antibiotics and diarrhea. CONCLUSIONS: Appropriate management of suspected anemia and diarrhea occurred infrequently. Pediatric quality improvement initiatives should target deficiencies in care unique to each health facility, and interventions should focus on the simultaneous management of multiple diagnoses.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».