MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4399517739 · doi:10.3399/bjgp.2023.0638

Assessing children who are acutely ill in general practice using the National PEWS and LqSOFA clinical scores: a retrospective cohort study

2024· article· en· W4399517739 sur OpenAlexaff
Amy Clark, Rebecca Cannings‐John, Enitan D. Carrol, Emma Thomas‐Jones, Gerri Sefton, Alastair D Hay, Christopher Butler, Kathryn Hughes

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of General Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment ProgrammeNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UKHealth and Care Research Wales
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyCohortClinical PracticeGeneral practiceCohort studyIntensive care medicineFamily medicineData sciencePediatricsSurgeryPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical tools are needed in general practice to help identify children who are seriously ill. The Liverpool quick Sequential Organ Failure Assessment (LqSOFA) was validated in an emergency department and performed well. The National Paediatric Early Warning System (PEWS) has been introduced in hospitals throughout England with hopes for implementation in general practice. AIM: To validate the LqSOFA and National PEWS in general practice. DESIGN AND SETTING: Secondary analysis of 6703 children aged <5 years presenting to 225 general practices in England and Wales with acute illnesses, linked to hospital data. METHOD: Variables from the LqSOFA and National PEWS were mapped onto study data to calculate score totals. A primary outcome of admission within 2 days of GP consultation was used to calculate sensitivity, specificity, negative predictive values (NPVs), positive predictive values (PPVs), and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). RESULTS: A total of 104/6703 children were admitted to hospital within 2 days (pre-test probability 1.6%) of GP consultation. The sensitivity of the LqSOFA was 30.6% (95% confidence interval [CI] = 21.8% to 41.0%), with a specificity of 84.7% (95% CI = 83.7% to 85.6%), PPV of 3.0% (95% CI = 2.1% to 4.4%), NPV of 98.7% (95% CI = 98.4% to 99.0%), and AUC of 0.58 (95% CI = 0.53 to 0.63). The sensitivity of the National PEWS was 81.0% (95% CI = 71.0% to 88.1%), with a specificity of 32.5% (95% CI = 31.2% to 33.8%), PPV of 1.9% (95% CI = 1.5% to 2.5%), NPV of 99.1% (95% CI = 98.4% to 99.4%), and AUC of 0.66 (95% CI = 0.59 to 0.72). CONCLUSION: Although the NPVs appear useful, owing to low pre-test probabilities rather than discriminative ability, neither tool accurately identified admissions to hospital. Unconsidered use by GPs could result in unsustainable referrals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of General Practice→Même sujetSepsis Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→