КЛИНИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ ПРИ ЛИХОРАДКЕ У НОВОРОЖДЕННЫХ И МЛАДЕНЦЕВ: ОБСУЖДЕНИЕ КРИТЕРИЕВ РИСКА И ПРОГНОСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Notice bibliographique
Résumé
Лихорадка у младенцев в возрасте до 90 дней представляет собой сложную клиническую проблему, указывающую на возможность серьезных бактериальных инфекций. В ответ на эту проблему с 2010 года разработаны различные клинические рекомендации (КР) и вспомогательные средства для принятия клинических решений (CDA), которые помогают врачам более эффективно оценивать и лечить таких пациентов. Данная статья представляет обзор существующих КР, акцентируя внимание на методологических подходах, ключевых переменных и их диагностической эффективности. Методология систематического анализа литературы охватывает исследования, проведенные с 2010 по 2025 год, с использованием баз данных Medline, Embase, Scopus и других. В результате анализа было выявлено 32 исследования, большинство из которых проводились в Северной Америке и Канаде. Исследования были классифицированы на две основные категории: критерии низкого риска и модели прогнозирования. В рамках анализа CDA выделено 25 ключевых переменных, таких как возраст, температура и уровень С-реактивного белка, которые играют важную роль в оценке состояния пациентов. Несмотря на прогресс в разработке CDA, существует значительная неоднородность в определениях серьезной бактериальной инфекции (SBI) и инвазивной бактериальной инфекции (IBI), что затрудняет интерпретацию и сравнение результатов. Проблемы, такие как различия в методологиях и необходимость валидации моделей прогнозирования, подчеркивают важность дальнейших исследований. В заключение, хотя CDA значительно улучшили подход к оценке и лечению лихорадящих детей, необходимо стандартизировать определения и адаптировать рекомендации к различным клиническим контекстам для повышения качества медицинской помощи. Fever in infants under 90 days of age poses a complex clinical challenge, indicating the possibility of serious bacterial infections. In response to this issue, various clinical guidelines (CG) and clinical decision aids (CDA) have been developed since 2010 to help physicians more effectively assess and treat such patients. This article provides an overview of existing CG, focusing on methodological approaches, key variables, and their diagnostic efficacy. The methodology for the systematic literature review covers studies conducted from 2010 to 2025, utilizing databases such as Medline, Embase, Scopus, and others. As a result of the analysis, 32 studies were identified, most of which were conducted in North America and Canada. The studies were classified into two main categories: low-risk criteria and predictive models. Within the CDA analysis, 25 key variables were highlighted, such as age, temperature, and C-reactive protein levels, which play a crucial role in assessing patient conditions. Despite progress in developing CDA, there is significant heterogeneity in the definitions of serious bacterial infection (SBI) and invasive bacterial infection (IBI), complicating the interpretation and comparison of results. Issues such as differences in methodologies and the need for validation of predictive models underscore the importance of further research. In conclusion, while CDA have significantly improved the approach to assessing and treating feverish children, there is a need to standardize definitions and adapt guidelines to various clinical contexts to enhance the quality of medical care.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,007 |
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 ».