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Enregistrement W2947618001 · doi:10.1093/pch/pxz066.035

36 Management of Periorbital and Orbital Cellulitis in two Eras at a Tertiary Care Pediatric Hospital

2019· article· en· W2947618001 sur OpenAlexaff
Carsten Krueger, Sanjay Mahant, Nurshad Begum, Patricia C. Parkin, Peter J. Gill

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSick childMedicinePediatricsFamily medicineGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric orbital cellulitis is a common but serious infection that, if untreated, can result in severe complications such as meningitis, sinus venous thrombosis, and blindness. Clinically, orbital cellulitis can be difficult to differentiate from periorbital cellulitis, and often requires orbital imaging. The most common causal infectious agents have changed over time largely due to the development of vaccines (e.g. H. influenzae serotype b and heptavalent pneumococcal conjugate vaccines), and with them, empiric antibiotic recommendations. To compare the management and outcomes of children hospitalized with periorbital or orbital cellulitis from two eras. Data were extracted from the health records of children less than 18 years hospitalized at a tertiary care pediatric hospital with a diagnosis of periorbital or orbital cellulitis from 2000–2005 and 2012–2016. Patient demographics, use of diagnostic imaging (CT and/or MRI), number and type of intravenous antibiotics, use of intranasal steroids, length of stay, and rates of surgery were collected using a standardized data collection form. Data from the two eras were compared using t-tests and Mann–Whitney U tests (for continuous data) and chi-square tests (for proportions). Overall, 362 children were included, 161 from 2000–2005, and 201 from 2012–2016. There were no significant differences in mean age (75 months) or sex distribution (67% male) between the two eras. There was no significant difference in rates of CT scan (56% vs 59%), but there was a significant increase in rates of MRI (5% vs 12%, p=0.03). There was an increase in the mean number of intravenous antibiotics used (1.7 vs 2.4, p<0.01), an increase in Ceftriaxone (16% vs 77%, p<0.01) and Cloxacillin (7% vs 47%, p<0.01), and a decrease in Cefuroxime (56% vs 11%, p<0.01). There was an increase in intranasal steroid use (3% vs 45%, p<0.01). There were no significant differences in outcomes, including length of stay (median 90.3 vs 83 hours) and surgical rates (18% vs 17%). Between 2000–2005 and 2012–2016, there were substantial changes in management of orbital and periorbital cellulitis, specifically use of MRI, number and type of intravenous antibiotics, and use of intranasal steroids. Use of CT scan remained high in both eras. There was no change in length of stay or frequency of surgical intervention. Future research is needed to optimize management, reduce harms from ionizing radiation of CT scans, and improve outcomes of children hospitalized with periorbital and orbital cellulitis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
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