A Population-based Observational Study of Childhood Encephalitis in Children Admitted to Pediatric Intensive Care Units in England and Wales
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Encephalitis is a serious neurologic condition that can result in admission to intensive care. Yet, there are no studies on pediatric intensive care unit (PICU) admission rates and usage of intensive care resources by children with encephalitis in England and Wales. The objectives of this study were to (1) define the PICU incidence and mortality rates for childhood encephalitis, (2) describe the usage of intensive care resources by children with encephalitis admitted to PICU and (3) explore the associated cost from PICU encephalitis admissions. METHODS: Retrospective analysis of anonymized data for 1031 children (0-17 years) with encephalitis admitted (January 2003 to December 2013) to PICU in England and Wales. RESULTS: The PICU encephalitis incidence was 0.79/100,000 population/yr (95% confidence interval [CI]: 0.74-0.84), which gives an annual total of 214 bed days of intensive care occupancy for children admitted with encephalitis and an estimated annual PICU bed cost of £414,230 (interquartile range: 198,111-882,495) for this cohort. PICU encephalitis admissions increased during the study period (annual percentage change = 4.5%, 95% CI: 2.43%-6.50%, P ≤ 0.0001). In total, 808/1024 (78.9%) cases received invasive ventilation while 216/983 (22.0%) and 50/890 (5.6%) cases received vasoactive treatment and renal support, respectively. There were 87 deaths (8.4%), giving a PICU encephalitis mortality rate of 0.07/100,000 population (0-17 years)/yr (95% CI: 0.05-0.08). CONCLUSIONS: These data suggest that encephalitis places a significant burden to the healthcare service. More work is needed to improve outcomes for children with encephalitis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».