Characterizing the Pain Experience of Children With Acute Gastroenteritis Based on Identified Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pain is common with acute gastroenteritis (AGE) yet little is known about the severity associated with specific enteropathogens. We sought to explore the correlation of pain severity with specific enteropathogens in children with AGE. METHODS: Participants were prospectively recruited by the Alberta Provincial Pediatric EnTeric Infection TEam at 2 pediatric emergency departments (EDs) (December 2014-August 2018). Pain was measured (by child and/or caregiver) using the 11-point Verbal Numerical Rating Scale. RESULTS: We recruited 2686 participants; 46.8% (n = 1256) females, with median age 20.1 months (interquartile range 10.3, 45.3). The mean highest pain scores were 5.5 [standard deviation (SD) 3.0] and 4.2 (SD 2.9) in the 24 hours preceding the ED visit, and in the ED, respectively. Prior to ED visit, the mean highest pain scores with bacterial detection were 6.6 (SD 2.5), compared to 5.5 (SD 2.9) for single virus and 5.5 (SD 3.1) for negative stool tests. In the ED, the mean highest pain scores with bacterial detection were 5.5 (SD 2.7), compared to 4.1 (SD 2.9) for single virus and 4.2 (SD 3.0) for negative stool tests. Using multivariable modeling, factors associated with greater pain severity prior to ED visit included older age, fever, illness duration, number of diarrheal or vomiting episodes in the preceding 24 hours, and respiratory symptoms, but not enteropathogen type. CONCLUSION: Children with AGE experience significant pain, particularly when the episode is associated with the presence of a bacterial enteric pathogen. However, older age and fever appear to influence children's pain experiences more than etiologic pathogens.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».