Notice bibliographique
Résumé
Acute pyelonephritis causes significant morbidity, tends to recur, and can be fatal; however, little is known regarding its epidemiology. In this paper, the authors describe the epidemiology of acute pyelonephritis in South Korea by using nationwide heath insurance claims data from 1997 to 1999. The National Health Insurance System of South Korea covers almost the entire population (99%). The overall average annual incidence rate of pyelonephritis in 1997-1999 was 35.7 per 10,000 population (male, 12.6; female, 59.0). Approximately one of every seven patients was hospitalized (incidence per 10,000: inpatients, 5.5; outpatients, 30.1). Incidence varied with age and was higher in the summer season. Following an initial episode, the risk of a second episode within 12 months was 9.2% for females and 5.7% for males; by contrast, the risk of a fifth episode within a year following a fourth episode was 50.0% for females and 53.0% for males. Female sex (hazard ratio = 1.89, 95% confidence interval: 1.60, 2.23), advancing age, outpatient treatments (hazard ratio = 1.35, 95% confidence interval: 1.14, 1.60), and medical aid (hazard ratio = 1.23, 95% confidence interval: 1.08, 1.40) increased the risk of any recurrence. Pyelonephritis has a clear seasonal pattern and high rate of recurrence. The incidence of hospitalization for pyelonephritis in South Korea is similar to that in the United States and Canada.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».