Prevalence and associated factors of pediatric emergency mortality at Tikur Anbessa specialized tertiary hospital: a 5 year retrospective case review study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood mortality remains high in resource-limited third world countries. Most childhood deaths in hospital often occur within the first 24 h of admission. Many of these deaths are from preventable causes. This study aims to describe the patterns of mortality in children presenting to the pediatric emergency department. METHODS: This was a five-year chart review of deaths in pediatric patients aged 7 days to 13 years presenting to the Tikur Anbessa Specialized Tertiary Hospital (TASTH) from January 2012 to December 2016. Data were collected using a pretested, structured checklist, and analyzed using the SPSS Version 20. Multivariate analysis by logistic regression was carried out to estimate any measures of association between variables of interest and the primary outcome of death. RESULTS: The proportion of pediatric emergency department (PED) deaths was 4.1% (499 patients) out of 12,240 PED presentations. This translates to a mortality rate of 8.2 deaths per 1000 patients per year. The three top causes of deaths were pneumonia, congestive heart failure (CHF) and sepsis. Thirty two percent of the deaths occurred within 24 h of presentation with 6.5% of the deaths being neonates and the most common co-morbid illness was malnutrition (41.1%). Multivariate analysis revealed that shortness of breath [AOR=2.45, 95% CI (1.22-4.91)], late onset of signs and symptoms [AOR=3.22, 95% CI (1.34-7.73)], fever [AOR=3.17, 95% CI (1.28-7.86)], and diarrhea [AOR=3.36, 95% CI (1.69-6.67)] had significant association with early mortality. CONCLUSION: The incidence of pediatric emergency mortality was high in our study. A delay in presentation of more than 48 hours, diarrheal diseases and shortness of breath were significantly associated with early pediatric mortality. Early identification and intervention are required to reduce pediatric emergency mortality.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».