Variation in Treatment and Outcomes of Children With Acute Disseminated Encephalomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterize variation in treatments and outcomes of pediatric patients admitted to children’s hospitals with acute disseminated encephalomyelitis (ADEM). METHODS: In this retrospective cohort study, we used data from the Pediatric Health Information System. Children >30 days old who were hospitalized from 2010 to 2015 with ADEM were included. Variables analyzed were treatments and admission to an ICU. Primary outcomes were discharge disposition and readmissions for relapses (ADEM readmissions) or for continued comorbidities (non-ADEM readmissions). RESULTS: A total of 954 patients with ADEM had 1117 admissions. Treatments included steroids (80%), immunoglobulin (22%), and plasmapheresis (6.6%); 15% of admissions included none of these treatments. Treatments varied by center (P < .001). Thirty-four percent of admissions included ICU admission, which was associated with an increased number and duration of treatments (P < .01). The discharge disposition was home in 85% of admissions; home with health services, rehab facility, or other in 13.6%; and mortality in 1.4%. Twelve percent (117 of 954) of patients had >1 admission for ADEM. Treatment choice and ICU stay were not associated with ADEM readmissions. Sixteen percent (181 of 1101) of ADEM admissions had a non-ADEM readmission within 90 days. Prolonged ICU hospitalization was associated with non-ADEM readmission (adjusted odds ratio 1.9; P = .017) and decreased likelihood of discharge from the hospital to home (adjusted odds ratio 0.1; P < .001). After adjusting for ICU duration, treatment choice and duration were not associated with non-ADEM readmission or hospital disposition. CONCLUSIONS: Significant variation in ADEM treatment exists across centers. Admission to an ICU for ADEM was associated with increased immunotherapy, additional health services at discharge, and readmission for diagnoses other than ADEM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».