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Enregistrement W4320883140 · doi:10.1016/j.ijid.2023.02.005

In-hospital mortality risk stratification in children aged under 5 years with pneumonia with or without pulse oximetry: A secondary analysis of the Pneumonia REsearch Partnership to Assess WHO REcommendations (PREPARE) dataset

2023· article· en· W4320883140 sur OpenAlexaff
Shubhada Hooli, Carina King, Eric D. McCollum, Tim Colbourn, Norman Lufesi, Charles Mwansambo, Christopher J. Gregory, Somsak Thamthitiwat, Clare Cutland, Shabir A. Madhi, Marta C. Nunes, Bradford D. Gessner, Tabish Hazir, Joseph L. Mathew, Emmanuel Addo‐Yobo, Noel Chisaka, Mumtaz Hassan, Patricia L. Hibberd, Prakash Jeena, Juan Manuel Lozano, William MacLeod, Archana Patel, Donald M. Thea, Ngoc Tuong Vy Nguyen, Syed M. A. Zaman, Raúl Ruvinsky, Marilla Lucero, Cissy B. Kartasasmita, Claudia Turner, Rai Muhammad Asghar, Salem Banajeh, Imran Iqbal, Irene Maulén-Radován, Greta Mino-Leon, Samir K. Saha, Mathuram Santosham, Sunit Singhi, Shally Awasthi, Ashish Bavdekar, Monidarin Chou, Pagbajabyn Nymadawa, Jean W. Pape, Gláucia Paranhos‐Baccalà, Valentina Picot, Mala Rakoto‐Andrianarivelo, Vanessa Rouzier, Graciela Russomando, Mariam Sylla, Philippe Vanhems, Jianwei Wang, Sudha Basnet, Tor A. Strand, Mark I. Neuman, Luis Martinez Arroyo, Marcela Echavarría, Shinjini Bhatnagar, Nitya Wadhwa, Rakesh Lodha, Satinder Aneja, Ángela Gentile, Mandeep Chadha, Siddhivinayak Hirve, Kerry-Ann O’Grady, Alexey Clara, Chris A. Rees, Harry Campbell, Harish Nair, Jennifer Falconer, Linda Williams, Margaret Horne, Shamim Qazi, Yasir Bin Nisar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Infectious Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPulse oximetryMedicinePneumoniaRisk stratificationIntensive care medicineEmergency medicinePediatricsInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We determined the pulse oximetry benefit in pediatric pneumonia mortality risk stratification and chest-indrawing pneumonia in-hospital mortality risk factors. METHODS: We report the characteristics and in-hospital pneumonia-related mortality of children aged 2-59 months who were included in the Pneumonia Research Partnership to Assess WHO Recommendations dataset. We developed multivariable logistic regression models of chest-indrawing pneumonia to identify mortality risk factors. RESULTS: Among 285,839 children, 164,244 (57.5%) from hospital-based studies were included. Pneumonia case fatality risk (CFR) without pulse oximetry measurement was higher than with measurement (5.8%, 95% confidence interval [CI] 5.6-5.9% vs 2.1%, 95% CI 1.9-2.4%). One in five children with chest-indrawing pneumonia was hypoxemic (19.7%, 95% CI 19.0-20.4%), and the hypoxemic CFR was 10.3% (95% CI 9.1-11.5%). Other mortality risk factors were younger age (either 2-5 months [adjusted odds ratio (aOR) 9.94, 95% CI 6.67-14.84] or 6-11 months [aOR 2.67, 95% CI 1.71-4.16]), moderate malnutrition (aOR 2.41, 95% CI 1.87-3.09), and female sex (aOR 1.82, 95% CI 1.43-2.32). CONCLUSION: Children with a pulse oximetry measurement had a lower CFR. Many children hospitalized with chest-indrawing pneumonia were hypoxemic and one in 10 died. Young age and moderate malnutrition were risk factors for in-hospital chest-indrawing pneumonia-related mortality. Pulse oximetry should be integrated in pneumonia hospital care for children under 5 years.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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