Phenotype, Management, and Outcomes in Paediatric Acute Pancreatitis: A Real‐Life Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Limited Canadian data on paediatric acute pancreatitis exist. A meta-analysis of 48 studies reported equal prevalence of acute pancreatitis among various aetiologies, with rates of severe acute pancreatitis at 13.7% in North America. The 2018 NASPGHAN Pancreas Committee position statement highlighted the need for evidence on fluid management and early enteral nutrition. We aimed to evaluate the epidemiology and management of acute pancreatitis at a tertiary care centre. METHODS: Data were extracted from a hospital database for children diagnosed with acute pancreatitis from January 2014 to December 2021. Descriptive analyses were conducted using SAS software. RESULTS: Two hundred eight patients (49.0% female) developed acute pancreatitis. The median age was 12.5 years. The most common aetiologies were medication (20.2%), biliary disease (16.4%) and infections (15.4%). The prevalence of moderately severe acute pancreatitis was 10.6%; no patients developed severe acute pancreatitis. Nearly all patients (95.7%) received intravenous fluids. Dietary management during the first 24 h included enteral nutrition (8.2%), oral feeding (32.2%) and fasting (49.5%). CONCLUSIONS: Paediatric acute pancreatitis has diverse aetiologie, and its management generally aligns with NASPGHAN guidelines. Future studies should focus on the identification of predictive factors of severity in the paediatric population based on recent severity classifications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».