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Enregistrement W4406051482 · doi:10.1542/peds.2024-068200

Optimizing Management of Febrile Young Infants Without Serum Procalcitonin

2025· article· en· W4406051482 sur OpenAlexaff
Brett Burstein, Caroline Wolek, Cassandra Poirier, Alexandra Yannopoulos, T. Charles Casper, Mohammed Kaouache, Nathan Kuppermann

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityConcordia UniversityMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProcalcitoninIntensive care medicinePediatricsInternal medicineSepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Febrile young infants are at risk of invasive bacterial infections (IBIs; bacteremia or bacterial meningitis). American Academy of Pediatrics (AAP) guidelines recommend that when procalcitonin testing is unavailable, C-reactive protein (CRP), absolute neutrophil count (ANC) and temperature should be used to identify low-risk infants. We sought to determine the optimal combination of these inflammatory markers to predict IBI when procalcitonin is unavailable. METHODS: This was a secondary analysis of prospectively collected data for all febrile infants aged 60 days or younger evaluated at a tertiary pediatric emergency department (January 2018 to July 2023). Previously healthy term infants aged 8 to 60 days with rectal temperatures of 38.0°C or greater meeting AAP inclusion/exclusion criteria were analyzed. A decision rule was derived by classification and regression tree analysis with 10-fold cross-validation then compared to AAP-recommended thresholds of ANC ≤ 5200/mm3, CRP ≤ 20 mg/L, and temperature ≤ 38.5°C. RESULTS: Among 1987 infants, 38 (1.9%) had IBIs. The AAP-recommended thresholds missed no IBIs (sensitivity: 100.0% [95% CI, 88.6%-100.0%]; negative predictive value (NPV): 100.0% [95% CI, 99.5%-100.0%]; specificity: 50.7% [95% CI, 48.5%-53.0%]). Optimal derived thresholds were CRP ≤ 22.2mg/L, temperature ≤ 39.0°C, and ANC ≤ 4500/mm3; urinalysis and age were not selected. The derived rule also missed no IBIs (sensitivity: 100.0% [95% CI, 88.6%-100.0%]; NPV: 100.0% [95% CI, 99.7%-100.0%]); however, specificity improved to 83.8% (95% CI, 82.1%-85.4%). Area under the receiver operating curve for the cross-validated rule (91.9% [95% CI, 91.1%-92.7%]) was higher than at AAP-recommended thresholds (75.4% (95% CI, 74.3%-76.5%]). CONCLUSIONS: The combination of ANC, CRP, and temperature at statistically derived thresholds improved diagnostic accuracy for identifying infants at low risk of IBIs compared to AAP-recommended thresholds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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