Emergency department and inpatient clinical decision tools for the management of febrile young infants among tertiary paediatric centres across Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: With no nationally-endorsed guidelines and the emergence of newer diagnostic tools, there exists significant variation in the management of febrile infants <90 days. We sought to evaluate the prevalence and content of clinical decision tools (CDTs) for the emergency department (ED) and inpatient management of febrile young infants across Canada. METHODS: We undertook a cross-sectional analysis of febrile young infant CDTs from ED and inpatient units at all 16 Canadian tertiary paediatric hospitals. Additional data were collected using an electronic survey of ED and inpatient representatives, characterizing their clinical settings and diagnostic test availability. Content of all existent CDTs was independently reviewed using list items determined a priori. The primary outcome was the proportion of EDs and inpatient units with CDTs. RESULTS: Information regarding CDTs was gathered from all 16 EDs and 16 inpatient units. CDTs were infrequently available (9/32, 28%), and were more common in the ED than inpatient setting (8/16 versus 1/16, P=0.02). Review of existing CDTs revealed inter-centre differences for inclusion ages, treatment regimens, lumbar puncture recommendations, diagnostic testing and normal laboratory values. Despite availability reported at nearly all centres, C-reactive protein and respiratory virus testing were recommended in 3/9 and 5/9 CDTs, respectively. Procalcitonin testing was available at only 2/16 (13%) centres, and not incorporated into any CDTs. CONCLUSIONS: CDTs for the management of febrile young infants are infrequently available among Canadian tertiary paediatric centres, and rarely incorporate newer diagnostic tests. Heterogeneity among existent CDTs highlights the need for evidence-based unified ED and inpatient national guidelines.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».