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Enregistrement W2803638269 · doi:10.1093/pch/pxy054.106

LIKELY BACTERIAL ACUTE CERVICAL LYMPHADENITIS IN CHILDREN: FACTORS PREDICTIVE OF FAVORABLE OUTCOME

2018· article· en· W2803638269 sur OpenAlexaff
Karina Deshaies-Poliquin, Laurence Arsenault-Blanchard, Alexandre Marceau, Richard E. Bélanger, Simon Berthelot, Daniel J Philippon, Josée Gagnon

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionRetrospective cohort studyMedical recordPopulationPediatricsObservational studyAcute careSurgeryInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Cervical lymphadenitis is frequent in the paediatric population and usually the result of infectious agents. Management of likely bacterial acute cervical lymphadenitis (LBACL) mainly relies on expert advice and may vary widely from antibiotherapy to surgery as no official guidelines have been published over the last decade. OBJECTIVES To identify factors associated with favorable outcome in the management of LBACL in children in order to create a decision algorithm and its further evaluation. DESIGN/METHODS This retrospective observational study was based on the review of medical records of patient from 1 month to 18 years old who have consulted for LBACL between July 2010 and July 2015 at a tertiary care paediatric center. LBACL were identified using electronic record databases (hospitalization, emergency). Patients were included if they had acute (≤10 days) episode of unilateral cervical mass of which the final diagnosis was LBACL. Exclusion criteria were: mycobacterial adenitis, Kawasaki disease, Cat-scratch disease, bilateral cervical lymph node involvement, congenital malformation, immunodeficiency or underlying neoplasia. Favorable evolution was defined as outpatient treatment or hospital stay of 48 hours or less without surgical drainage. To identify factors at initial consultation predictive of a favorable outcome, we performed univariate logistic regression models with several potential independent covariates, including, among others, age (years), size of lymph node (mm), fever (38,5°C), an antibiotic use prior to consultation, fluctuation, absolute white blood cell count (x10^9/L), and purulent material at ultrasonography (yes/no). RESULTS Our final study cohort was composed of 166 patients with a mean age of 4,5 years (3,5SD) and 62% male. Ultrasound was obtained in 139(83,7%) patients and cervical tomodensitometry in 31(18,7%). Surgical drainage was performed in 35(21,1%). Overall, 68(41,0%) patients presented a favorable evolution from which 27(16,9%) were treated as outpatient (figure1). Factors associated with favorable outcome were (OR; 95%CI): age (1.17; 1.06–1.29; p=0.002), absolute white blood cell count (0.91; 0.87–0.96; p=0.001), no antibiotic use prior to consultation (0.26; 0.07–0.92; p=0.037) and absence of purulent material on ultrasound (0.07; 0.02–0.29; p<0.001). Size of lymph node (0.98; 0.96–1.00; p=0,057) or fluctuation (0.71; 0.21–2.39; p=0.57) did not achieved statistical significance. CONCLUSION Older patients without prior antibiotic use, those with lower absolute white blood cell count and no purulent material on ultrasound seem to better evolve than other children with likely bacterial acute cervical lymphadenitis. A decision algorithm to identify patients eligible for conservative management should include those predictive factors.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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