Diagnosis and prognosis of wheezing disorders in young children in the city of São Paulo, Southeast Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Three-hundred-and-ninety-seven children aged 2–59 mo presenting to the paediatric emergency departments of five public hospitals in São Paulo, Brazil, with an acute episode of lower respiratory disease were examined. The children were classified into the following diagnostic categories: acute bronchitis, acute bronchiolitis, pneumonia, asthma, post-bronchiolitis wheezing and wheezing of uncertain aetiology. Three years after the initial study, the homes of the children diagnosed as asthmatic or as having wheezing of uncertain aetiology were visited to collect information on subsequent episodes of lower respiratory disease. This paper reports the proportional incidence of different categories of lower respiratory disease and the results of an analysis to investigate clinical features that might distinguish wheezing children between those with asthma and those with an infectious disease. The predictions made for children with wheezing of uncertain aetiology were then compared with the follow-up data. Recurrent wheezing disorders (asthma, post-bronchiolitis wheezing) were common in the study sample (47% of children). Thirty-six percent of children with an initial diagnosis of wheezing of uncertain aetiology were diagnosed as asthmatic by another doctor over the next 3 y. We were unable to identify any clinical features that were useful in identifying those children likely to be diagnosed subsequently as asthmatic. Conclusions: The use of a diagnostic category similar to that which we have called “wheezing of uncertain aetiology” might help to alert physicians early to the possibility of asthma without interfering in the management of the illness. Such a classification might also be useful in epidemiological investigations of the aetiology of lower respiratory diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».