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Enregistrement W3118930691 · doi:10.4084/mjhid.2021.002

PREVALENCE OF SERIOUS BACTERIAL INFECTIONS IN CHILDREN WITH SICKLE CELL DISEASE AT KING ABDULAZIZ HOSPITAL, AL AHSA

2020· article· en· W3118930691 sur OpenAlexaff
Manal Alsaif, J. Ben Robinson, Moshtag Abdulbaqi, Mustafa Aghbari, Khalid Al Noaim, Muneera Alabdulqader

Notice bibliographique

RevueMediterranean Journal of Hematology and Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBacteremiaPediatricsCeftriaxonePneumoniaDiseaseOsteomyelitisOutpatient clinicRetrospective cohort studyInternal medicineSurgeryAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The main aim was to report the prevalence and severity of serious bacterial infections (SBI) in children with sickle cell disease at King Abdulaziz Hospital (KAH), Al Ahsa, Saudi Arabia, to aid in determining whether outpatient management of such cases is appropriate. METHODS: We conducted a retrospective chart review of febrile children less than 14 years of age admitted with sickle cell disease 2005 through 2015. RESULTS: species) and UTI (n=3). All recovered uneventfully. CONCLUSION: It appears that in the current era, less than 10% of febrile children with sickle cell disease in our center are diagnosed with an SBI. Over 11 years, there were no sequelae or deaths from SBI. Given these excellent outcomes, outpatient ceftriaxone should be considered for febrile well-appearing children with sickle cell disease if they have no apparent source and parents are judged to be reliable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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