Presumed Systemic Inflammatory Response Syndrome in the Pediatric Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the incidence and outcomes of patients presenting with systemic inflammatory response syndrome (SIRS) in the pediatric emergency department (PED). METHODS: This was a descriptive, retrospective cohort study of all patients from birth to 18 years presenting to the PED of a single center on 16 days distributed over 1 year. The presence of presumed SIRS (pSIRS, defined as noncore temperature measurement and cell count when clinically indicated) and sepsis was determined for all study patients. Patients were followed up for 1 week. RESULTS: The incidence of pSIRS was 15.3% (216/1416). Suspected or proven infection was present in 37.1% (n = 525) of the study population and 76.4% (n = 165) with pSIRS, with no cases of severe sepsis or septic shock. Sensitivity and specificity of pSIRS for predicting infection were 31.4% (95% confidence interval [CI], 27.5%-35.6%) and 94.3% (95% CI, 92.5%-95.7%), respectively. Although patients with pSIRS had a relative risk of 2.4 (95% CI, 1.6-3.5; P < 0.0001) for admission, 74% were discharged home with no subsequent PED visits. Of defined sepsis cases, 75% were discharged home without return. CONCLUSIONS: Presumed SIRS and sepsis are relatively common in the PED. Use of pSIRS to screen for sepsis risks missing infection, whereas using pSIRS in the current sepsis definition results in overinclusion of nonsevere illness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».