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Record W4391650987 · doi:10.1093/pch/pxad084

La prise en charge des nourrissons de 90 jours ou moins, fiévreux mais dans un bon état général

2024· review· fr· W4391650987 on OpenAlexaff
Brett Burstein, Marie-Pier Lirette, Carolyn E Beck, Laurel Chauvin‐Kimoff, Kevin Chan

Bibliographic record

VenuePaediatrics & Child Health · 2024
Typereview
Languagefr
FieldMedicine
TopicNeonatal and Maternal Infections
Canadian institutionsCanadian Paediatric Society
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicineHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉsumÉ On constate des pratiques très variées en matière d’évaluation et de prise en charge des jeunes nourrissons fiévreux. Bien que la plupart des jeunes nourrissons fiévreux mais dans un bon état général soient atteints d’une maladie virale, il est essentiel de détecter ceux qui sont à risque de présenter des infections bactériennes invasives, notamment une bactériémie et une méningite bactérienne. Le présent document de principes porte sur les nourrissons de 90 jours ou moins dont la température rectale est de 38,0 °C ou plus, mais qui semblent être dans un bon état général. Il est conseillé d’appliquer les récents critères de stratification du risque pour orienter la prise en charge, ainsi que d’intégrer la procalcitonine à l’évaluation diagnostique. Les décisions sur la prise en charge des nourrissons qui satisfont aux critères de faible risque devraient refléter la probabilité d’une maladie, tenir compte de l’équilibre entre les risques et les préjudices potentiels et faire participer les parents ou les proches aux décisions lorsque diverses options sont possibles. La prise en charge optimale peut également dépendre de considérations pragmatiques, telles que l’accès à des examens diagnostiques, à des unités d’observation, à des soins tertiaires et à un suivi. Des éléments particuliers, tels que la mesure de la température, le risque d’infection invasive à Herpes simplex et la fièvre postvaccinale, sont également abordés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.942
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.332
Teacher spread0.309 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2024
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