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Enregistrement W2514097089 · doi:10.1097/pec.0000000000000830

Outcome of Benign Acute Childhood Myositis

2016· article· en· W2514097089 sur OpenAlexaff
Tom Rosenberg, Shmuel Heitner, Dennis Scolnik, Einav Levin Ben-Adiva, Ayelet Rimon, Miguel Glatstein

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMuscle and Compartmental Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyositisOutcome (game theory)Intensive care medicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aims of the study were to determine the evolution of benign acute childhood myositis in children and to assess the relationship between creatine phosphokinase (CPK) values and myoglobinuria. STUDY DESIGN: A retrospective study of patients with benign acute childhood myositis seen in 2 tertiary care university-affiliated pediatric hospitals during overlapping 4-year periods. METHODS: Demographic data, historical details, clinical, and laboratory results were extracted from the charts of children younger than 16 years with a CPK greater than 3 times normal. Complications, treatments, and outcomes were recorded. RESULTS: Fifty-four children were included, 43 (80%) were male, and mean age was 7.3 years (median [range], 6 [3-16] years), none showed abnormal neurological findings, manifested hematuria, or developed renal failure. Mean CPK level at presentation was 1872 IU/L (range, 511-8086 IU/L). None developed renal failure, and there were no adverse outcomes on follow-up. CONCLUSIONS: Acute childhood myositis is a predominantly benign disease. Neurological examination is usually normal and rhabdomyolysis is rare. Although severe pathological comorbid conditions must be excluded, a complete history and examination, coupled with simple blood and urine tests, can help minimize unnecessary diagnostic investigations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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