Handheld Point-of-Care Lactate Measurement at Admission Predicts Mortality in Ugandan Children Hospitalized with Pneumonia: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Globally, pneumonia is the leading cause of death among children younger than 5 years old, with most deaths occurring in low-income countries. Rapid bedside tools to assist practitioners to accurately triage and risk-stratify these patients may improve clinical care and patient outcomes. We conducted a prospective cohort study of children with pneumonia admitted to two Ugandan hospitals to examine the predictive value of a single point-of-care lactate measurement using a commercially available handheld device, the Lactate Scout Analyzer. One hundred and fifty-five children were included, 90 (58%) male, with a median (interquartile range [IQR]) age of 11 (1.4-20) months. One hundred and twenty-five (81%) patients had chest indrawing, 133 (86%) were hypoxemic, and 75 (68%) had a chest x-ray abnormality. In-hospital mortality was 22/155 (14%). Median (IQR) admission lactate level was 2.4 (1.8-3.6) mmol/L among children who survived versus 7.2 (2.6-9.7) mmol/L among those who died (P 4.0 mmol/L accurately risk-stratified children, with 5-day mortality of 2%, 11% and 26%, respectively (P < 0.001). Slow lactate clearance also predicted subsequent mortality in children with repeated lactate measurements. Hand-held lactate measurement is a clinically informative and convenient tool in low-resource settings for triage and risk stratification of pediatric pneumonia.
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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) | 0,001 | 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 ».