112 Characterizing Pain in Children with Acute Gastroenteritis in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Although acute gastroenteritis is an extremely common childhood illness, there is a paucity of literature characterizing the associated pain and its management. Our primary objective was to quantify the pain experienced by children with acute gastroenteritis in the 24-hours prior to emergency department (ED) presentation. Secondary objectives included describing maximum pain, analgesic use, discharge recommendations, and factors that influenced analgesic use in the ED. Study participants were recruited into this prospective cohort study between January 2014 and September 2017. This study was conducted at two Canadian pediatric EDs. Eligibility criteria included < 18 years of age, acute gastroenteritis (3 3 episodes of diarrhea or vomiting in the previous 24 hours), and symptom duration < 7 days. The primary study outcome, caregiver-reported maximum pain in the 24-hours prior to presentation, was assessed using the 11-point Verbal Numerical Rating Scale. We recruited 2136 patients, median age 20.8 months (IQR 10.4, 47.4); 45.8% (979/2136) female. In the 24-hours prior to enrollment, 28.6% (610/2136) of caregivers reported that their child experienced moderate (4–6) and 46.2% (986/2136) severe (7–10) pain in the preceding 24-hours. During the emergency visit, 31.1% (664/2136) described pain as moderate and 26.7% (571/2136) as severe. In the ED, analgesia was provided to 21.2% (452/2131) of children. The most commonly administered analgesics in the ED were ibuprofen (68.1%, 308/452) and acetaminophen (43.4%, 196/452); at home, acetaminophen was most commonly administered (77.7%, 700/901), followed by ibuprofen (37.5%, 338/901). Factors associated with analgesia use in the ED were greater pain scores during the visit, having a primary-care physician, shorter illness duration, fewer diarrheal episodes, presence of fever and hospitalization. Although children presenting to the ED with acute gastroenteritis experience moderate to severe pain, both prior to and during their emergency visit, analgesic use is limited. Future research should focus on appropriate pain management through the development of effective and safe pain treatment plans.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».