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Enregistrement W4391650987 · doi:10.1093/pch/pxad084

La prise en charge des nourrissons de 90 jours ou moins, fiévreux mais dans un bon état général

2024· review· fr· W4391650987 sur OpenAlexaff
Brett Burstein, Marie-Pier Lirette, Carolyn E Beck, Laurel Chauvin‐Kimoff, Kevin Chan

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2024
Typereview
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicineHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉsumÉ On constate des pratiques très variées en matière d’évaluation et de prise en charge des jeunes nourrissons fiévreux. Bien que la plupart des jeunes nourrissons fiévreux mais dans un bon état général soient atteints d’une maladie virale, il est essentiel de détecter ceux qui sont à risque de présenter des infections bactériennes invasives, notamment une bactériémie et une méningite bactérienne. Le présent document de principes porte sur les nourrissons de 90 jours ou moins dont la température rectale est de 38,0 °C ou plus, mais qui semblent être dans un bon état général. Il est conseillé d’appliquer les récents critères de stratification du risque pour orienter la prise en charge, ainsi que d’intégrer la procalcitonine à l’évaluation diagnostique. Les décisions sur la prise en charge des nourrissons qui satisfont aux critères de faible risque devraient refléter la probabilité d’une maladie, tenir compte de l’équilibre entre les risques et les préjudices potentiels et faire participer les parents ou les proches aux décisions lorsque diverses options sont possibles. La prise en charge optimale peut également dépendre de considérations pragmatiques, telles que l’accès à des examens diagnostiques, à des unités d’observation, à des soins tertiaires et à un suivi. Des éléments particuliers, tels que la mesure de la température, le risque d’infection invasive à Herpes simplex et la fièvre postvaccinale, sont également abordés.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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