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Enregistrement W3165033401 · doi:10.7573/dic.2020-12-7

Paediatrics: how to manage acute asthma exacerbations

2021· review· en· W3165033401 sur OpenAlexaff
James Leung

Notice bibliographique

RevueDrugs in Context · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaIntensive care medicineIpratropium bromideContext (archaeology)Psychological interventionMedical prescriptionEmergency departmentMontelukastBronchiolitisSalbutamolHelioxBronchodilatorPediatricsAnesthesiaNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Asthma is the most common chronic disease of childhood and a major source of childhood health burden worldwide. These burdens are particularly marked when children experience characteristic 'symptom flare-ups' or acute asthma exacerbations (AAEs). AAE are associated with significant health and economic impacts, including acute Emergency Department visits, occasional hospitalizations, and rarely, death. To treat children with AAE, several medications have been studied and used. METHODS: We conducted a narrative review of the literature with the primary objective of understanding the evidence of their efficacy. We present this efficacy evidence in the context of a general stepwise management pathway for paediatric AAEs. This framework is developed from the combined recommendations of eight established (inter)national paediatric guidelines. DISCUSSION: Management of paediatric AAE centres around four major care goals: (1) immediate and objective assessment of AAE severity; (2) prompt and effective medical interventions to decrease respiratory distress and improve oxygenation; (3) appropriate disposition of patient; and (4) safe discharge plans. Several medications are currently recommended with varying efficacies, including heliox, systemic corticosteroids, first-line bronchodilators (salbutamol/albuterol), adjunctive bronchodilators (ipratropium bromide, magnesium sulfate) and second-line bronchodilators (aminophylline, i.v. salbutamol, i.v. terbutaline, epinephrine, ketamine). Care of children with AAE is further enhanced using clinical severity scoring, pathway-driven care and after-event discharge planning. CONCLUSIONS: AAEs in children are primarily managed by medications supported by a growing body of literature. Continued efforts to study the efficacy of second-line bronchodilators, integrate AAE management with long-term asthma control and provide fair/equitable care are required.

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)0,005
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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