An Evaluation of Enteropathogen-Specific Disease Severity and Duration in Children With Acute Gastroenteritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our primary objectives were to describe pathogen-specific symptom severity and duration in a prospective cohort study of children with acute gastroenteritis (AGE). Our secondary objective was to quantify health care resource utilization. METHODS: This secondary analysis of 2 trials included children aged 3 to 48 months with AGE. Children were eligible if they had ≥3 watery stools in the preceding 24 hours and were brought to the Emergency Department. Disease severity was quantified by frequency and duration of vomiting and diarrhea, and the Modified Vesikari Scale score. We used descriptive statistics to summarize severity and regression models to identify associations between pathogen type and outcomes. RESULTS: In total, 1565 trial participants had pathogen testing performed and completed follow-up. Viral pathogens were identified in 47.9% (749/1565) and bacterial pathogens in 5.9% (92/1565). Norovirus (322/1565; 20.6%) was the most frequently identified pathogen. Diarrhea duration was greatest (median 160h, IQR: 98, 216) for children with Salmonella . Vomiting (aOR: 11.02; 95% CI: 7.47, 16.26) occurred more commonly in children with viruses compared with bacteria. The mean duration of diarrhea was shorter for viruses compared with bacteria (aIRR: 0.81, 95% CI: 0.68, 0.96). Mean MVS scores were higher in children with viruses compared with those with bacteria (coefficient: 1.64, 95% CI: 0.46, 2.82). CONCLUSIONS: We describe the clinical course of viral and bacterial pathogens. Although statistically significant, differences in symptom severity across pathogens were not clinically meaningful for distinguishing between them based on symptoms alone.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».