Clinical predictors of positive urine cultures in young children at risk for urinary tract infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urinary tract infections (UTIs) are a common source of bacterial infection among young febrile children. The diagnosis of UTI is challenging because the clinical presentation is not specific. OBJECTIVE: To describe clinical predictors to identify young children needing urine culture for evaluation of UTI. METHODS: Retrospective cohort study of all children younger than two years of age (719 hospital visits for 545 patients) suspected of having a UTI during a 12-month period. The outcome was UTI, defined as a catheterized urine culture with pure growth of 10⁴ colonies/mL or greater, or suprapubic aspiration culture with 10³ colonies/mL or greater. Candidate predictors included demographic, historical and physical examination variables. RESULTS: The medical records of 545 children younger than two years of age were reviewed. Forty-six per cent were girls. Mean age was 9.1 months (SD 7 months). Four variables were found to predict UTI: absence of another source of fever on examination (odds ratio [OR]=41.6 [95% CI, 8.8 to 197.4]), foul smelling urine (OR=19.7 [95% CI, 5.7 to 68.2]), white blood cell count greater than 15,000/mm³ (OR=4.3 [95% CI, 2.0 to 9.3]), younger than six months old (OR=3.1 [95% CI, 1.3 to 7.1]). The sensitivity of an abnormal urine analysis was 0.77 (95% CI, 0.66 to 0.88) and the specificity was 0.31 (95% CI, 0.2 to 0.42). CONCLUSION: An incremental increase in risk for UTI is associated with younger age (younger than six months), having a white blood cell count higher than 15,000/mm³, parental report of malodorous or foul smelling urine and the absence of an alternative source of fever. In the present patient population, obtaining a urine culture from children with at least one of these clinical predictors would have resulted in missing one UTI (2%), and 111 negative cultures (20%) would have been avoided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».