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Enregistrement W4399462314 · doi:10.1136/bmjpo-2023-002289

Dermatological changes in a prospective cohort of acutely ill, hospitalised Malawian children, stratified according to nutritional status

2024· article· en· W4399462314 sur OpenAlexaff
Deborah A. van den Brink, Kelvin Mponda, Debbie Thompson, Colette van Hees, Fletchter Ngong'a, Emma Segula, Emmie Mbale, Michaël Boele van Hensbroek, Robert Bandsma, Judd L. Walson, Daniëlla Brals, James A Berkely, Wieger Voskuijl

Notice bibliographique

RevueBMJ Paediatrics Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNeonatal skin health care
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineWastingPediatricsMalnutritionAnthropometryDermatologyProspective cohort studyCohortSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Since the first documentation of skin changes in malnutrition in the early 18th century, various hair and skin changes have been reported in severely malnourished children globally. We aimed to describe the frequency and types of skin conditions in children admitted with acute illness to Queen Elizabeth Central Hospital, Blantyre, Malawi across a spectrum of nutritional status and validate an existing skin assessment tool. METHODS: Children between 1 week and 23 months of age with acute illness were enrolled and stratified by anthropometry. Standardised photographs were taken, and three dermatologists assessed skin changes and scored each child according to the SCORDoK tool. RESULTS: Among 103 children, median age of 12 months, 31 (30%) had severe wasting, 11 (11%) kwashiorkor (nutritional oedema), 20 (19%) had moderate wasting, 41 (40%) had no nutritional wasting and 18 (17%) a positive HIV antibody test. Six (5.8%) of the included patients died. 51 (50%) of children presented with at least one skin change. Pigmentary changes were the most common, observed in 35 (34%), with hair loss and bullae, erosions and desquamation the second most prevalent skin condition. Common diagnoses were congenital dermal melanocytosis, diaper dermatitis, eczema and postinflammatory hyperpigmentation. Severe skin changes like flaky paint dermatosis were rarely identified. Inter-rater variability calculations showed only fair agreement (overall Fleiss' kappa 0.25) while intrarater variability had a fair-moderate agreement (Cohen's kappa score of 0.47-0.58). DISCUSSION: Skin changes in hospitalised children with an acute illness and stratified according to nutritional status were not as prevalent as historically reported. Dermatological assessment by means of the SKORDoK tool using photographs is less reliable than expected.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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