An analysis of clinical predictive values for radiographic pneumonia in children
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Healthcare providers in resource-limited settings rely on the presence of tachypnoea and chest indrawing to establish a diagnosis of pneumonia in children. We aimed to determine the test characteristics of commonly assessed signs and symptoms for the radiographic diagnosis of pneumonia in children 0-59 months of age. METHODS: We conducted an analysis using patient-level pooled data from 41 shared datasets of paediatric pneumonia. We included hospital-based studies in which >80% of children had chest radiography performed. Primary endpoint pneumonia (presence of dense opacity occupying a portion or entire lobe of the lung or presence of pleural effusion on chest radiograph) was used as the reference criterion radiographic standard. We assessed the sensitivity, specificity, and likelihood ratios for clinical findings, and combinations of findings, for the diagnosis of primary endpoint pneumonia among children 0-59 months of age. RESULTS: Ten studies met inclusion criteria comprising 15 029 children; 24.9% (n=3743) had radiographic pneumonia. The presence of age-based tachypnoea demonstrated a sensitivity of 0.92 and a specificity of 0.22 while lower chest indrawing revealed a sensitivity of 0.74 and specificity of 0.15 for the diagnosis of radiographic pneumonia. The sensitivity and specificity for oxygen saturation <90% was 0.40 and 0.67, respectively, and was 0.17 and 0.88 for oxygen saturation <85%. Specificity was improved when individual clinical factors such as tachypnoea, fever and hypoxaemia were combined, however, the sensitivity was lower. CONCLUSIONS: No single sign or symptom was strongly associated with radiographic primary end point pneumonia in children. Performance characteristics were improved by combining individual signs and symptoms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».