Notice bibliographique
Résumé
The pathologic findings in autopsies of drowning victims are nonspecific and vary from case to case. However, most reported pathologic series of drowning cases exclude children and do not take into consideration the unique circumstances surrounding bathtub drownings. In addition, the effect of resuscitation on the autopsy findings has not been studied in children. A retrospective review of autopsy records of non-bathtub drownings from a 20-year period (1984-2003) was performed and 63 cases were identified in 45 males and 18 females (age range 9 months to 17 years). The incidence of frothy exudate, pleural effusion, and increased lung weight was 43%, 36%, and 80%, respectively. The incidence of frothy exudate and the combination of all 3 factors was significantly higher in cases with no resuscitation compared with those cases with attempted resuscitation with or without delayed death. As the interval between the drowning episode and autopsy increased, the incidence of frothy exudate decreased significantly. There was no relationship between these findings and the age and sex of the decedent. Other clinical conditions or occult pathologic findings that may have contributed to death were found in 8 cases (13%). The findings highlight the need for thorough clinicopathologic correlation in cases of drowning to accurately interpret the pathologic findings.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».