Hospitalization for Acute Otitis Media as a Useful Marker for Disease Severity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increase in severe complications to otitis media is a potential threat to antibiotic restrictions and is difficult to measure due to its low-prevalent nature. Easily accessible indicators sensitive to illness change are needed to benchmark the judicious use of antibiotics. OBJECTIVE: To investigate whether there has been a constant increase of hospital admissions for acute otitis media after the year 2000. METHODS: Registry-based study with complete data on hospitalization for acute otitis media and acute mastoiditis in Norway during 1999 to 2006. RESULTS: Mean incidence rate for acute otitis media hospitalization was 22.4 per 10,000 children and peak incidence in the second year of life 52.2 per 10,000 children. Corresponding mean incidence rate and peak incidence for acute mastoiditis were 1.5 and 3.5 per 10,000 children in the second year of life, respectively. There was a gradient increase of the incidence rates of acute otitis media hospitalization from the year 2000 to 2006 considering the Poisson regression model with a significant test of linear trend. CONCLUSIONS: Hospital admission for acute otitis media is prevalent enough to be a useful marker for otitis media severity and its distribution proportionate to that of acute mastoiditis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».