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Enregistrement W3208628776 · doi:10.1093/pch/pxab061.114

144 Characterizing the Pain Experience of Children with Acute Gastroenteritis Based on Identified Pathogens

2021· article· en· W3208628776 sur OpenAlexaff
Keon Ma, Samina Ali, Jianling Xie, Bonita E. Lee, Linda Chui, Ran Zhuo, Brendon Parsons, Otto G. Vanderkooi, Naveen Poonai, Shannon E. MacDonald, Phillip I. Tarr, Stephen B. Freedman

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalWestern UniversityDalhousie UniversityProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentVomitingDiarrheaAcute gastroenteritisPediatricsAnalgesicInternal medicineAnesthesiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Emergency Medicine - Paediatric Background Many children with acute gastroenteritis (AGE) experience moderate-to-severe pain. To date, the relationship between specific enteropathogens and pain intensity in children with AGE is poorly characterized. Objectives To describe pain severity experienced by children with AGE, by enteropathogen type (i.e., bacteria, virus, co-detection) during the 24 hours prior to emergency department (ED) presentation and while in the ED. We also sought to describe analgesic medication use in AGE. Design/Methods Children 0 to under 18 years with symptoms of AGE (vomiting and/or diarrhea, less than 7 days duration) were prospectively recruited in two pediatric EDs from December 2014 to August 2018. Rectal swabs and stool specimens were analyzed with a commercial enteric panel, an in-house viral panel, and standard enteric bacterial culture. Pain severity was reported by caregivers, with input from the child whenever possible, using a validated 11-point Verbal Numerical Rating Scale from 0 (no pain) to 10 (maximum pain). Results 2686 children with AGE participated in the study. The overall maximal mean pain score was 5.50 (SD 3.00) during the 24 hours preceding the ED visit. Children with bacteria detected in their stool had a significantly higher mean pain score (difference: 1.10 [95% CI: 0.36, 1.84]) prior to ED visit and 1.32 (95% CI: 0.54, 2.10) while in the ED, compared to those with no pathogen identified. They also had significantly higher mean pain scores (difference: 1.10 [95%CI: 0.39, 1.81]) prior to ED visit and 1.44 (95%CI: 0.69, 2.20) while in the ED when compared to AGE caused by a single virus. Using a multivariable regression model, the association between pain severity and enteropathogen type was no longer demonstrated; however, longer illness duration (p=0.01), fever (p < 0.0001), increased number of diarrheal (p < 0.0001) and vomiting (p=0.03) episodes, and respiratory symptoms (p=0.03) were all associated with greater pain at home. Overall, analgesic use was low, with 41.6% (1117/2686) and 20.0% (538/2686) of participants receiving an analgesic at home and in the ED, respectively. Conclusion Enteropathogen type was not predictive of greater pain severity after adjustment for clinical symptoms (i.e., vomiting and diarrhea). The clinical constellation of symptoms accompanying any particular pathogen may differ between pathogens, and this clinical picture may play the greater role in pain experience. Analgesic use was low in children with this painful condition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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