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Enregistrement W4417248155 · doi:10.1371/journal.pgph.0005622

Post-discharge mortality in suspected pediatric sepsis: Insights from rural and urban healthcare settings in Rwanda

2025· article· en· W4417248155 sur OpenAlexafffund
Christian Umuhoza, Anneka Hooft, Cherri Zhang, Jessica Trawin, Cynthia Mfuranziza, Emmanuel Uwiragiye, Vuong Nguyen, Aaron E. Kornblith, Nathan Kenya‐Mugisha, J. Mark Ansermino, Matthew O. Wiens

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's HospitalChildren's & Women's Health Centre of British Columbia
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of California, San FranciscoSchool of Medicine, University of California, San FranciscoUniversity of British ColumbiaThrasher Research Fund
Mots-clésCohortIncidence (geometry)Cohort studyChild mortalityHealth careOdds ratioMortality rateOdds

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-discharge death is a key contributor to pediatric mortality in sub-Saharan Africa. To address this period's morbidity and mortality, evidence is needed to inform resource prioritization and policy development. No studies have been conducted in Rwanda, limiting understanding of post-discharge mortality. This study aimed to determine the incidence of and risk factors for post-discharge mortality among children under five admitted with suspected sepsis in Rwanda's rural and urban healthcare settings. We conducted a prospective, epidemiologic cohort study of post-discharge mortality in children ages 0-60 months admitted for suspected or confirmed infection in two Rwandan hospitals, one rural (Ruhengeri) and one urban (Kigali), from May 2022 to February 2023. We collected clinical, laboratory, and sociodemographic data on admission and follow-up vital statistics at 2-, 4-, and 6-months post-discharge. Of 1218 children enrolled, 115 (9.4%) died, with half in-hospital (n = 57, 4.7%) and half post-discharge (n = 58, 4.7%). Post-discharge mortality was lower in the 6-60-month cohort (n = 30, 3.5%) than in the 0-6-month cohort (10%) and higher in Kigali (n = 37, 10.3%) vs. Ruhengeri (n = 21, 2.7%). Median time to post-discharge death was 38 days (IQR: 16-97.5) in the 0-6-month cohort and 33 days (IQR: 12-76) in the 6-60-month cohort. In the 0-6 months' cohort, malnutrition (weight-for-age z-score < -3) increased the odds of post-discharge death (aOR 3.31, 95% CI 1.28-8.04), while higher maternal education was protective (aOR 0.15, 95% CI 0.03-0.85). Significant factors in the 6-60-month cohort included an abnormal Blantyre Coma Scale (aOR 3.28, 95% CI 1.47-7.34), travel time to care >;1 hour (aOR 3.54, 95% CI 1.26-9.93), and referral for higher care (aOR 4.13, 95% CI 1.05-16.27). Children aged <2 months within the 0-6 month cohort exhibited the highest cumulative mortality risk. Post-discharge mortality among Rwandan children remains a challenge, requiring interventions like caregiver counselling, follow-up visits, and community health worker monitoring to reduce mortality rates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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