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Enregistrement W295474917 · doi:10.1155/2012/289230

A Vignette‐Based Survey to Assess Clinical Decision Making Regarding Antibiotic Use and Hospitalization of Patients with Probable Aseptic Meningitis

2012· article· en· W295474917 sur OpenAlexaff
Glenn Patriquin, Jill Hatchette, Kevin R. Forward

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infectious Diseases and Medical Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVignetteAseptic meningitisMedicineAseptic processingAntibioticsIntensive care medicineAsepsisMeningitisPediatricsPsychologySurgeryMicrobiologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The many etiologies of meningitis influence disease severity - most viral causes are self-limiting, while bacterial etiologies require antibiotics and hospitalization. Aided by laboratory findings, the physician judges whether to admit and empirically treat the patient (presuming a bacterial cause), or to treat supportively as if it were viral. OBJECTIVE: To determine factors that lead infectious disease specialists to admit and treat in cases of suspected meningitis. METHODS: A clinical vignette describing a typical case of viral meningitis in the emergency department was presented to clinicians. They were asked to indicate on a Likert scale the likelihood of administering empirical antibiotics and admitting the patient from the vignette and for eight subsequent scenarios (with varied case features). The process was repeated in the context of an inpatient following initial observation and/or treatment. RESULTS: Participants were unlikely to admit or to administer antibiotics in the baseline scenario, but a low Glasgow Coma Score or a high cerebrospinal fluid (CSF) white blood cell count with a high neutrophil percentage led to empirical treatment and admission. These factors were less influential after a negative bacterial CSF culture. These same clinical variables led to maintaining treatment and hospitalization of the inpatient. CONCLUSIONS: Most participants chose not to admit or treat the patient in the baseline vignette. Confusion and CSF white blood cell count (and neutrophil predominance) were the main influences in determining treatment and hospitalization. A large range of response scores was likely due to differing regional practices or to different levels of experience.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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