КЛИНИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ ПРИ ЛИХОРАДКЕ У НОВОРОЖДЕННЫХ И МЛАДЕНЦЕВ: ОБСУЖДЕНИЕ КРИТЕРИЕВ РИСКА И ПРОГНОСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Bibliographic record
Abstract
Лихорадка у младенцев в возрасте до 90 дней представляет собой сложную клиническую проблему, указывающую на возможность серьезных бактериальных инфекций. В ответ на эту проблему с 2010 года разработаны различные клинические рекомендации (КР) и вспомогательные средства для принятия клинических решений (CDA), которые помогают врачам более эффективно оценивать и лечить таких пациентов. Данная статья представляет обзор существующих КР, акцентируя внимание на методологических подходах, ключевых переменных и их диагностической эффективности. Методология систематического анализа литературы охватывает исследования, проведенные с 2010 по 2025 год, с использованием баз данных Medline, Embase, Scopus и других. В результате анализа было выявлено 32 исследования, большинство из которых проводились в Северной Америке и Канаде. Исследования были классифицированы на две основные категории: критерии низкого риска и модели прогнозирования. В рамках анализа CDA выделено 25 ключевых переменных, таких как возраст, температура и уровень С-реактивного белка, которые играют важную роль в оценке состояния пациентов. Несмотря на прогресс в разработке CDA, существует значительная неоднородность в определениях серьезной бактериальной инфекции (SBI) и инвазивной бактериальной инфекции (IBI), что затрудняет интерпретацию и сравнение результатов. Проблемы, такие как различия в методологиях и необходимость валидации моделей прогнозирования, подчеркивают важность дальнейших исследований. В заключение, хотя CDA значительно улучшили подход к оценке и лечению лихорадящих детей, необходимо стандартизировать определения и адаптировать рекомендации к различным клиническим контекстам для повышения качества медицинской помощи. Fever in infants under 90 days of age poses a complex clinical challenge, indicating the possibility of serious bacterial infections. In response to this issue, various clinical guidelines (CG) and clinical decision aids (CDA) have been developed since 2010 to help physicians more effectively assess and treat such patients. This article provides an overview of existing CG, focusing on methodological approaches, key variables, and their diagnostic efficacy. The methodology for the systematic literature review covers studies conducted from 2010 to 2025, utilizing databases such as Medline, Embase, Scopus, and others. As a result of the analysis, 32 studies were identified, most of which were conducted in North America and Canada. The studies were classified into two main categories: low-risk criteria and predictive models. Within the CDA analysis, 25 key variables were highlighted, such as age, temperature, and C-reactive protein levels, which play a crucial role in assessing patient conditions. Despite progress in developing CDA, there is significant heterogeneity in the definitions of serious bacterial infection (SBI) and invasive bacterial infection (IBI), complicating the interpretation and comparison of results. Issues such as differences in methodologies and the need for validation of predictive models underscore the importance of further research. In conclusion, while CDA have significantly improved the approach to assessing and treating feverish children, there is a need to standardize definitions and adapt guidelines to various clinical contexts to enhance the quality of medical care.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.056 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".