A Retrospective Case-Control Study to Identify Predictors of Unplanned Admission to Pediatric Intensive Care Within 24 Hours of Hospitalization*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify the clinical findings available at the time of hospitalization from the emergency department that are associated with deterioration within 24 hours. DESIGN: A retrospective case-control study. SETTING: A pediatric hospital in Ottawa, ON, Canada. PATIENTS: Children less than 18 years old who were hospitalized via the emergency department between January 1, 2008, and December 31, 2012. Cases (n = 98) had an unplanned admission to the PICU or unexpected death on the hospital ward within 24 hours of hospitalization and controls (n = 196) did not. INTERVENTIONS: None. MAIN RESULTS: Ninety-eight children (53% boys; mean age 63.2 mo) required early unplanned admission to the PICU. Multivariable conditional logistic regression resulted in a model with five predictors reaching statistical significance: higher triage acuity score (odds ratio, 4.1; 95% CI, 1.7-10.2), tachypnea in the emergency department (odds ratio, 4.6; 95% CI, 1.8-11.8), tachycardia in the emergency department (odds ratio, 2.6; 95% CI, 1.1-6.5), PICU consultation in the emergency department (odds ratio, 8.0; 95% CI, 1.1-57.7), and admission to a ward not typical for age and/or diagnosis (odds ratio, 4.5; 95% CI, 1.7-11.6). CONCLUSIONS: We have identified risk factors that should be included as potential predictor variables in future large, prospective studies to derive and validate a weighted scoring system to identify hospitalized children at high risk of early clinical deterioration.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».