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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».