Optimizing Paediatric Paracetamol Dosing: Transitioning from Age-Based to Automated Weight-Based Calculations in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Paracetamol is one of the most commonly used over-the-counter (OTC) medications for managing conditions in paediatric patients. Objectives: Evaluate paediatric paracetamol dosing by age versus weight, and propose automated solutions for OTC dosing. Methods: A retrospective study compared weight-based (15mg/kg) to age-based dosing in children 0-13years of age. Results: A total of 352 paediatric patients were included, with a mean age of 5years, 4.8 months (SD=48 months) and a median weight of 16.9 kg (IQR:10.4 to 25.75).We observed that 71.59% of patients (n=252) are likely to be underdosed when using age-specific dosages rather than their actual weight. Conversely, 27.56% (n=97) could be overdosed, and only 0.85% (n=3) received an accurate dose. The discrepancies between the age-based and weight-based doses ranged from 1 mg to 928.5 mg per dose. We noted a correlation between the patient's weight and the variation in dose between the two different methods of dosing; r(350)=0.82, p<0.001. The regression was significant [F(1,350)=742.18, p<0.001], with 67.2% of the variability in dose difference explained by the patient's weight. The average difference in dose was 6.9 mg for every kilogram of the patient's weight. A linear regression analysis revealed that the patient's age was also a significant predictor of dose difference (F(1,350)=150.12, p<0.0001), with age explaining 29.8% of the variance. On average, the dose of paracetamol differed by 1.5 mg for each additional month of patient age (p<0.001). Expected impact: To optimise the dosing of OTC medication and enhance safety, we propose the use of supervised machine learning with Saudi growth charts, and the integration of a weight-based dosing calculator into the ‘Sehaty’ app.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».