Predicting Escalated Care in Infants With Bronchiolitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Early risk stratification of infants with bronchiolitis receiving airway support is critical for focusing appropriate therapies, yet the tools to risk categorize this subpopulation do not exist. Our objective was to identify predictors of "escalated care" in bronchiolitis. We hypothesized there would be a significant association between escalated care and predictors in the emergency department. We subsequently developed a risk score for escalated care. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of previously healthy infants aged <12 months with bronchiolitis. Our primary outcome was escalated care (ie, hospitalization with high-flow nasal cannula, noninvasive or invasive ventilation, or intensive care admission). The predictors evaluated were age, prematurity, day of illness, poor feeding, dehydration, apnea, nasal flaring and/or grunting, respiratory rate, oxygen saturation, and retractions. RESULTS: Of 2722 patients, 261 (9.6%) received escalated care. Multivariable predictors of escalated care were oxygen saturation <90% (odds ratio [OR]: 8.9 [95% confidence interval (CI) 5.1-15.7]), nasal flaring and/or grunting (OR: 3.8 [95% CI 2.6-5.4]), apnea (OR: 3.0 [95% CI 1.9-4.8]), retractions (OR: 3.0 [95% CI 1.6-5.7]), age ≤2 months (OR: 2.1 [95% CI 1.5-3.0]), dehydration (OR 2.1 [95% CI 1.4-3.3]), and poor feeding (OR: 1.9 [95% CI 1.3-2.7]). One of 217 (0.5%) infants without predictors received escalated care. The risk score ranged from 0 to 14 points, with the estimated risk of escalated care from 0.46% (0 points) to 96.9% (14 points). The area under the curve was 85%. CONCLUSIONS: We identified variables measured in the emergency department predictive of escalated care in bronchiolitis and derived a risk score to stratify risk of this outcome. This score may be used to aid management and disposition decisions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».