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Enregistrement W4382501469 · doi:10.1097/pec.0000000000002983

Development of a Model to Identify Febrile Children at Low Risk for Multisystem Inflammatory Syndrome

2023· article· en· W4382501469 sur OpenAlexaff
Tamar R. Lubell, Mark Gorelik, Dori Abel, Avital Fischer, Gabriel Apfel, Katherine A. Ryan, Tian Wang, Brett R. Anderson, Kanwal M. Farooqi, Peter S. Dayan

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioEmergency departmentConfidence intervalPediatricsKawasaki diseaseRashRetrospective cohort studyLogistic regressionDiseaseAbdominal painVital signsInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The case definition for multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) is broad and encompasses symptoms and signs commonly seen in children with fever. Our aim was to identify clinical predictors that, independently or in combination, identify febrile children presenting to the emergency department (ED) as low risk for MIS-C. METHODS: We conducted a retrospective single-center study of otherwise healthy children 2 months to 20 years of age presenting to the ED with fever and who had a laboratory evaluation for MIS-C between April 15, 2020, and October 31, 2020. We excluded children with a diagnosis of Kawasaki disease. Our outcome was an MIS-C diagnosis defined by the Centers for Disease Control and Prevention criteria. We conducted multivariable logistic regression analyses to identify variables independently associated with MIS-C. RESULTS: Thirty-three patients with and 128 patients without MIS-C were analyzed. Of those with MIS-C, 16 of 33 (48.5%) had hypotension for age, signs of hypoperfusion, or required ionotropic support. Four variables were independently associated with the presence of MIS-C; known or suspected SARS CoV-2 exposure (adjusted odds ratio [aOR], 4.0; 95% confidence interval [CI], 1.4-11.9) and the following 3 symptoms and signs: abdominal pain on history (aOR, 4.8; 95% CI, 1.7-15.0), conjunctival injection (aOR, 15.2; 95% CI, 5.4-48.1), and rash involving the palms or soles (aOR, 12.2; 95% CI, 2.4-69.4). Children were at low risk of MIS-C if none of the 3 symptoms or signs were present (sensitivity 87.9% [95% CI, 71.8-96.6]; specificity 62.5% [53.5-70.9], negative predictive value 95.2% [88.3-98.7]). Of the 4 MIS-C patients without any of these 3 factors, 2 were ill-appearing in the ED and the other 2 had no cardiovascular involvement during their clinical course. CONCLUSIONS: A combination of 3 clinical symptoms and signs had moderate to high sensitivity and high negative predictive value for identifying febrile children at low risk of MIS-C. If validated, these factors could aid clinicians in determining the need to obtain or forego an MIS-C laboratory evaluation during SARS-CoV-2 prevalent periods in febrile children.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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