Emergency Department Markers of Severe Pediatric Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pneumonia is a common infection in childhood. We tested the utility of initial clinical assessment tools and of early laboratory markers for predicting severe disease among children admitted with pneumonia. METHODS: This was a retrospective cohort study of previously healthy children admitted to a children's hospital with pneumonia from June 2017 to June 2021. We tested the predictive utility of the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) score and of the pediatric assessment triangle (PAT) upon first patient contact. We also evaluated the predictive value of elevated WBC, ANC, CRP, lower serum albumin, and phosphorus drawn in the ED, with severe pneumonia defined as concurrent sepsis, need for pleural drainage, or intensive care during index admission. Analyses were bivariate. RESULTS: During the study period, 554 children admitted with pneumonia were included in the analysis [median age, 25.5 mo (IQR: 14.3 to 63.0); 58.3% males]. Seventy-four (13.3%) had severe pneumonia.Severe pneumonia was diagnosed in 17% of children classified as CTAS 2 (emergent), 13% with CTAS 3 (urgent), 13% with CTAS 4 (less urgent), and 0% with CTAS 5 (nonurgent). Among children with an abnormal PAT, 20% had severe pneumonia versus 5% among those with a normal PAT. The receiver operating characteristic area under the curve (95% CIs) was 0.73 (0.66-0.80) for serum albumin, 0.66 (0.61-0.72) for CRP, 0.61 (0.58-0.66) for phosphorus, 0.58 (0.51-0.64) for ANC, and 0.55 (0.49-0.62) for WBC. The AUC for PAT was 0.71 (95% CI: 0.65-0.77) and for CTAS was 0.56 (95% CI: 0.49-0.62). CONCLUSIONS: For the prediction of severe pediatric pneumonia, no single marker offered robust utility. CTAS showed no clear utility, while PAT was comparable to albumin, the best-performing laboratory marker. Hypoalbuminemia was marginally superior to elevated CRP. The remaining laboratory markers had at best moderate accuracy in isolation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».