Response to ‘Benefits of glucocorticoids in the treatment of bacterial meningitis in children: End of the controversy?’
Notice bibliographique
Résumé
I appreciate the opportunity to comment once more on the issue of corticosteroid therapy in children with meningitis and to respond to the criticism of my recent commentary on the subject (1). I am heartened that my comments have generated some debate. Sébire and Cyr (1) were surprised that I doubted the benefit of corticosteroids for pneumococcal meningitis in children. Any opinions that I expressed were my own and I take complete responsibility for them. However, I should note that I am not alone in my opinion or preferred action. A recent survey of Canadian paediatric infectious diseases specialists found that only a minority (34%) would recommend corticosteroid therapy for suspected pneumococcal meningitis (2). More telling, a review of cases of pneumococcal meningitis from six tertiary care paediatric centres across Canada in the 1990s found that empirical corticosteroid use declined sharply over the decade, from 73% of cases in 1991 to 1993, to 21% of cases in 1994 to 1996, to just 5% of cases in 1997 to 1999 (3). Of course, it was during the 1990s that Haemophilus influenzae type b meningitis (for which the value of corticosteroids is more clear cut) essentially disappeared in Canada, thanks to universal immunization (4,5).
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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 | 0,012 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,057 | 0,070 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».