Identifying serious underlying diagnoses among patients with brief resolved unexplained events (BRUEs): a Canadian cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the demographics and clinical outcomes of infants with brief resolved unexplained events (BRUE). DESIGN: A retrospective cohort study. SETTING: 11 centres within the Canadian Paediatric Inpatient Research Network. PATIENTS: Patients presenting to the emergency department (ED) following a BRUE (2017-2021) were eligible, when no clinical cause identified after a thorough history and physical examination. MAIN OUTCOME MEASURES: Serious underlying diagnosis (requiring prompt identification) and event recurrence (within 90 days). RESULTS: Of 1042 eligible patients, 665 were hospitalised (63.8%), with a median stay of 1.73 days. Diagnostic tests were performed on 855 patients (82.1%), and 440 (42.2%) received specialist consultations. In total, 977 patients (93.8%) were categorised as higher risk BRUE per the American Academy of Pediatrics guidelines. Most patients (n=551, 52.9%) lacked an explanatory diagnosis; however, serious underlying diagnoses were identified in 7.6% (n=79). Epilepsy/infantile spasms were the most common serious underlying diagnoses (2.0%, n=21). Gastro-oesophageal reflux was the most common non-serious underlying diagnosis identified in 268 otherwise healthy and thriving infants (25.7%). No instances of invasive bacterial infections, arrhythmias or metabolic disorders were found. Recurrent events were observed in 113 patients (10.8%) during the index visit, and 65 patients had a return to ED visit related to a recurrent event (6.2%). One death occurred within 90 days. CONCLUSIONS: There is a low risk for a serious underlying diagnosis, where the majority of patients remain without a clear explanation. This study provides evidence-based risk for adverse outcomes, critical information to be used when engaging in shared decision-making with caregivers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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