Factors associated with severe deep neck space infections: Targeting multiple fronts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine factors predictive of a severe deep neck space infection (DNSI), defined as those requiring surgery and/or postoperative intensive care unit (ICU) admission. To specifically examine dental practices and socioeconomic factors that may contribute to the development of a DNSI. STUDY DESIGN: Retrospective review. METHODS: This study was conducted at 2 tertiary care academic referral centers from January 2007 to September 2011. The study was composed of 2 arms: a prospective questionnaire and data collection to identify modifiable risk factors such as dental practices and socioeconomic considerations for a DNSI, and a retrospective review of deep neck space infections to identify commonly associated risk factors predictive of a severe DNSI, requiring surgery and/or postoperative ICU admission. RESULTS: 233 patients were reviewed retrospectively and 25 patients prospectively. Patients with a low level of education (p = 0.03), those living greater than 1 hour from a tertiary care center (p = 0.002), those that have tonsils (p = 0.03), and those with Streptococcus infections (p = 0.03) have an increase risk of developing a severe DNSI. Patients that were smokers (p = 0.02) or had diabetes (p = 0.02), and those that presented with airway compromise (p = 0.03) were more likely to have a prolonged hospital stay. CONCLUSIONS: Factors predictive of severe DNSIs are Streptococcus infections, the presence of tonsils, education level, and geographic location.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle