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Enregistrement W3152843067 · doi:10.2196/21668

Comparative Analysis of Single and Combined Antipyretics Using Patient-Generated Health Data: Retrospective Observational Study

2021· article· en· W3152843067 sur OpenAlexvenueno aff
Yu Rang Park, Hyery Kim, Ji Ae Park, Sang Hyun Ahn, Seyun Chang, Jae Won Shin, Myeongchan Kim, Jae‐Ho Lee

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyMedicineRetrospective cohort studySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fever is one of the most common symptoms in children and is the physiological response of the human immune system to external pathogens. However, effectiveness studies of single and combined antipyretic therapy are relatively few due to lack of data. In this study, we used large-scale patient-generated health data from mobile apps to compare antipyretic affects between single and combination antipyretics. OBJECTIVE: We aimed to establish combination patterns of antipyretics and compare antipyretic affects between single and combination antipyretics using large-scale patient-generated health data from mobile apps. METHODS: This study was conducted using medical records of feverish children from July 2015 to June 2017 using the Fever Coach mobile app. In total, 3,584,748 temperature records and 1,076,002 antipyretic records of 104,337 children were analyzed. Antipyretic efficacy was measured by the mean difference in the area under the temperature change curve from baseline for 6 hours, 8 hours, 10 hours, and 12 hours after antipyretic administration in children with a body temperature of ≥38.0 ℃ between single and combination groups. RESULTS: The single antipyretic and combination groups comprised 152,017 and 54,842 cases, respectively. Acetaminophen was the most commonly used single agent (60,929/152,017, 40.08%), and acetaminophen plus dexibuprofen was the most common combination (28,065/54,842, 51.17%). We observed inappropriate use, including triple combination (1205/206,859, 0.58%) and use under 38 ℃ (11,361/206,859, 5.50%). Combination antipyretic use increased with temperature; 23.82% (33,379/140,160) of cases were given a combination treatment when 38 ℃ ≤ temperature < 39 ℃, while 41.40% (1517/3664) were given a combination treatment when 40 ℃ ≤ temperature. The absolute value of the area under the curve at each hour was significantly higher in the single group than in the combination group; this trend was consistently observed, regardless of the type of antipyretics. In particular, the delta fever during the first 6 hours between the two groups showed the highest difference. The combination showed the lowest delta fever among all cases. CONCLUSIONS: Antipyretics combination patterns were analyzed using large-scale data. Approximately 75% of febrile cases used single antipyretics, mostly acetaminophen, but combination usage became more frequent as temperature increased. However, combination antipyretics did not show definite advantages over single antipyretics in defervescence, regardless of the combination. Single antipyretics are effective in reducing fever and relieving discomfort in febrile children.

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)0,021
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 seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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