93 Children with Headaches: Clinical Predictors of Significant Neurologic Problems
Notice bibliographique
Résumé
To determine clinical predictors contributing to the diagnosis of children with a neurologic catastrophe who present with headache. A 10-year retrospective case-control study of all children, aged 4–18, with no known neurologic disorder, diagnosed with a neurologic catastrophe (brain tumour, cerebral haemorrhage, pseudotumor cerebri, cerebro-vascular malformation, brain abscess and acute hydrocephalus) who presented to our centre with a chief complaint of headache. The characteristics of the identified cases and there clinical manifestations were compared with matched controls complaining of headaches found to have a normal brain imaging. A logistic regression included all the variables found to have a significant association in a univariate analysis (Mann-Whitney U and Chi-square tests). Thirty cases (4 patients with astrocytomas, 6 pseudotumors cere-bri, 2 glioblastomas, 9 cerebral haemorrhage, 2 ependymomas, 3 medulloblas-tomas, 2 brain abscesses, 1 pineal dysgerminoma, 1 choroid plexus carcinoma, 1 optic glioma) and 30 controls were identified and compared. The majority of children suffering from a neurologic catastrophe had an abnormal neurological exam (p<0.0001), had no family history of migraine (p<0.006), presented vomiting (p<0.008) and had the headache for a shorter duration 5 weeks ±90 (SD) neurologic catastrophe VS 71 weeks ±108 (SD) other headache; p<0.001). On history, not having a family history of migraine resulted in an odds ratio of 12 (p<0.05) and having a history of vomiting resulted in an odds ratio of 17.5 (p<0.05). Having an abnormal neurological exam was associated with an odds ratio of 278 (p<0.05). We consider that our clinical predictors could help in guiding the appropriate use of brain imaging when they will be tested in a prospective study.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».