Risk Factors for Delayed Diagnosis of Scabies in Hospitalized Patients From Long-Term Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delayed diagnosis of scabies can cause an institutional outbreak, which causes considerably economic burden to control. This study was to find the risk factors for delayed diagnosis of scabies in hospitalized patients from long-term care facilities. METHODS: We conducted a retrospective analysis of the hospitalized patients from long-term care facilities, diagnosed to have scabies between January 2006 and December 2008. A stepwise logistic regression analysis was performed to determine the risk factors for delayed diagnosis of scabies. RESULTS: A total of 706 episodes with scabies were identified retrospectively in 399 hospitalized patients from long-term care facilities. Of these, 44 episodes were considered as delayed diagnosis of scabies. These patients were more associated with chronic usage of steroid (73% vs. 10%, P < 0.001) and had longer duration of hospitalization than the others (30 vs. 13 days, P < 0.001). After logistic regression, steroid therapy was the risk factor of delayed diagnosis of scabies (odds ratio: 23.493). CONCLUSIONS: In the patients from long-term care facilities, clinical physicians should pay more attention to those with chronic usage of steroid to avoid delayed diagnosis of scabies. KEYWORDS: Scabies; Delayed diagnosis; Risk factor; Long-term care facility.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».