Contribution of Dehydration and Malnutrition to the Mortality of Children 0-59 Month of Age in a Senegalese Pediatric Hospital
Notice bibliographique
Résumé
In-hospital mortality is an indicator of the quality of care. We analyzed the mortality of under five years children of Pediatric ward of Aristide Le Dantec teaching hospital to update our data, after an previous study conducted ten years earlier. Methods: This was a retrospective study involving children 0-59 months of age, hospitalized from January 1, 2012 to December 31, 2012. For each child, nutritional status was assessed according to 2006 World Health Organization growth standards; clinical and biological data were recorded. The outcome of the disease was specified. Bivariate and multivariable were used to identify risk factors for death. Results: 393 children were included. Overall mortality rate was 10% (39/393). Factors associated with death were severe wasting [OR = 8.27, 95% CI [3.79-18], male gender (OR = 2.98, 95% CI [1.25-7.1]), dehydration (OR = 5.4, 95% CI [2.54-13.43]) in the model using the weight-for- height z score, male gender (OR = 2.5, 95% CI [1.11-5.63]), dehydration (OR = 8.43, 95% CI [3.83-18.5]) in using the height- for- age z score, male gender (OR = 2.7, 95% CI [1.19-6.24]), dehydration (OR = 7.5, 95% CI [3.39-16.76]), severe underweight (OR = 2.4, 95% CI [1.11-5.63]), in the model using the weight-for- age z score, and male gender (OR = 2.5, 95% CI [1.11-5.63]), dehydration (OR = 8.43, 95% CI [3.83-18.5]) in that using MUAC. Dehydration and malnutrition are two independent factors of mortality. Our management protocols of dehydration and malnutrition have to be updated. Screening malnutrition has to be done systematically for each child by anthropometric measurements using WHO growth standards.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».