Variation in Diagnostic Testing and Empiric Acyclovir Use for HSV Infection in Febrile Infants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES Clinicians evaluating for herpes simplex virus (HSV) in febrile infants must balance detection with overtesting, and there is no universally accepted approach to risk stratification. We aimed to describe variation in diagnostic evaluation and empirical acyclovir treatment of infants aged 0 to 60 days presenting with fever and determine the association between testing and length of stay (LOS). METHODS In this retrospective 44-hospital observational study, we used the Pediatric Health Information System database to identify infants aged ≤60 days evaluated for fever in emergency departments from January 2016 through December 2017. We described hospital-level variation in laboratory testing, including HSV, imaging and other diagnostic evaluations, acyclovir use, and LOS. We assessed the relationship between HSV testing and LOS using generalized linear mixed effects models adjusted for age and illness severity. RESULTS In 24 535 encounters for fever, the median HSV testing frequency across hospitals was 35.6% (interquartile range [IQR]: 28.5%–53.5%) for infants aged 0 to 21 days and 12% (IQR: 8.6%–15.7%) for infants aged 22 to 60 days. Among HSV-tested patients, median acyclovir use across hospitals was 79.2% (IQR: 68.1%–89.7%) for those aged 0 to 21 days and 63.6% (IQR: 44.1%–73%) for those aged 22 to 60 days. The prevalence of additional testing varied substantially by hospital and age group. Risk-adjusted LOS for HSV-tested infants was significantly longer than risk-adjusted LOS for those not tested (2.6 vs 1.9 days, P < .001). CONCLUSIONS Substantial variation exists in diagnostic evaluation and acyclovir use, and infants who received HSV testing had a longer LOS than infants who did not. This variability supports the need for further studies to help clinicians better risk-stratify febrile infants and to guide HSV testing and treatment decisions.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».