Periorbital cellulitis in the pediatric population: clinical features and management of 117 cases.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Since the advent of the Haemophilus influenzae type B vaccine, no North American case series has described periorbital cellulitis extensively as the main focus in the otolaryngology literature has been the management of orbital abscesses. The aim of this study was to describe the epidemiology, underlying causes, clinical presentation, and medical management of periorbital cellulitis. STUDY DESIGN: Retrospective observational case series. SETTING: Montreal Children's Hospital, McGill University Health Centre, a tertiary pediatric referral center in Montreal, Quebec. SUBJECTS AND METHODS: The medical charts of all pediatric patients hospitalized from January 2000 to August 2006 with a discharge ICD-9 code indicating a diagnosis of periorbital cellulitis without abscess were reviewed. One hundred seventeen cases were identified. RESULTS: Periorbital cellulitis in the pediatric population affects mainly preschool-aged patients (mean age 4.1 ± 4.2 years [SD]) and is more frequent among males than females (1.3:1). The most common predisposing conditions are sinusitis (24.8%), trauma (23.1%), and ocular conditions (13.7%). All patients were successfully managed with intravenous antibiotics for a mean period of 3.4 ± 2.6 days and oral antibiotics for 8.1 ± 4.4 days and recovered fully without complications. CONCLUSION: Our results are consistent with the literature on the subject and show that timely identification of periorbital cellulitis cases and appropriate medical management result in resolution of the condition without complications.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».