Optimizing the Diagnosis and Management of Pediatric Inducible Laryngeal Obstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric inducible laryngeal obstruction (ILO) is difficult to diagnose and treat. Patients often undergo multiple specialist referrals, and long-term outcomes are not well reported. OBJECTIVES: To investigate the patterns of presentation, workup, and management of children who were diagnosed with ILO at the Stollery Children's Hospital. METHODS: Retrospective review with a prospective cohort of pediatric patients diagnosed with ILO from 2015 to 2023. We collected the demographic data, diagnostic tests, specialist referrals, time to diagnosis, symptom burden, associated comorbidities and aggravating factors, management, and treatment outcomes. A subset of patients was followed prospectively to determine treatment outcomes. A basic descriptive analysis was performed, and factors associated with time to resolution were studied. RESULTS: Seventy-eight patients met the criteria for inclusion, with 22 completing prospective questionnaires. The average age was 14 years old, and 75% were female. The majority required multiple specialist referrals. The majority were associated with exercise. Thirty-two (41%) patients had a presumed diagnosis of asthma, despite only four pulmonary function tests being consistent with asthma. Abortive breathing exercises were the most commonly employed (95%) and most successful (61%) nonsurgical management technique. Surgery was highly successful in a small cohort of patients. Median time to symptom resolution was 12 months, with 36% reporting symptoms persistent beyond 3 years. CONCLUSIONS: Pediatric ILO often goes undiagnosed for prolonged periods. Exercise-related symptoms are the most common. Management strategies have varied levels of success and a large proportion of patients have prolonged symptoms despite treatment, as supported by other recent evidence. LEVEL OF EVIDENCE: 3 Laryngoscope, 135:1207-1211, 2025.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».