Scoping review of clinical decision aids in the assessment and management of febrile infants under 90 days of age
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical decision aids (CDA) play an important role in the management of young febrile infants (under 90 days of age) who are at risk of serious or invasive bacterial infections (SBI/IBI). Since 2010, a number of tailored CDAs have been developed that allow for lower-risk infants to be managed safely while undergoing fewer investigations and not receiving parenteral antibiotics. We aimed to map the CDAs developed since 2010, their derivation methodology, and their variable components. METHODS: A scoping review based on the Joana Briggs Institute framework was conducted for studies published between 2010 and 2025. A database search was conducted using Medline, Embase, Scopus, Web of Science, Google Scholar, and the Cochrane library. Studies evaluating the derivation, validation, and application of CDAs for the assessment of febrile infants were eligible for inclusion. Two reviewers independently screened, analysed, and extracted data from the literature. RESULTS: A total of 32 studies met the inclusion criteria. The majority of studies were conducted in North America and Canada (56%), followed by Europe (28%), and Asia (16%). Of the 32 studies, 14 were retrospective, 9 prospective and 9 secondary analysis of an available dataset. There were 32 CDAs that were either derived or validated across 32 studies. The derivation methodology was classified into four themes: (i) expert consensus and evidence synthesis; (ii) regression analysis; (iii) recursive partitioning; and (iv) machine learning. CDAs typically either identified a low-risk cohort through sequential assessment (n = 12) or predicted the risk of IBI/SBI using prediction models (n = 20). CDA sensitivity and specificity ranged from 46 - 100% and 9 - 95% respectively for SBI/IBI. The majority (n = 18) of the more complex CDA prediction models have been published in the last five years. The most common variables included within the CDAs were age, urinalysis, height of fever, C-reactive protein, and absolute neutrophil count. CONCLUSION: This scoping review highlights a wide range of CDAs with a trend towards prediction modelling rather than sequential assessment in the last five years. There is still variability in CDA properties, applicability, and diagnostic performance, necessitating further validation of common CDA and prediction models.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».