Interhospital variation in the management of Brief Resolved Unexplained Events (BRUE) in infants: A Canadian multicenter cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guidelines on Brief Resolved Unexplained Event (BRUE) only provide recommendations for infants categorized at lower risk. However, most infants fall into the higher-risk category, leaving management decisions to individual clinicians and contributing to variation in care. OBJECTIVES: Describe interhospital variation in BRUE management and determine whether higher resource utilization improves detection of serious underlying diagnoses. METHODS: This multicenter observational cohort (2017-2021) included infants (< 12 months) with BRUE at eight Canadian hospitals. We recorded admission, and use of electrocardiograms (ECG), electroencephalograms (EEG), antibiotic and anti-reflux medications, and subspecialty consultations. Multivariable median regression evaluated the association between tests/interventions and length of stay (LOS), and logistic regression assessed whether site-level resource use correlated with serious underlying diagnoses detection. RESULTS: Of 758 infants (92% higher-risk), we noted variation in admission rates (32%-76%, p < .001), ICU admissions (0%-20%, p < .001), median LOS (0.8-2.0 days, p < .001), ECG (24%-78%, p < .001), EEG (8%-29%, p = .001), and anti-reflux medication (0%-21%, p < .001). Five percent had a serious underlying diagnosis, with no significant site differences (0%-8%, p = .49). Median regression showed EEG (19.9 h, 95% CI: 6.8-33.0, p = .03), empiric antibiotics (15.8 h, 95% CI: 4.7-26.9, p = .03), and subspecialty consultation (17.0 h, 95% CI: 10.8-23.2, p < .001) were associated with longer LOS. Higher resource use did not increase detection of serious underlying diagnoses. CONCLUSIONS: Substantial variation exists in BRUE management, associated with prolonged LOS. Higher admission and testing were not associated with increased detection of serious underlying diagnoses. These findings highlight the need for standardized care approaches.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».