The Frequency of Enterobius Vermicularis Infections in Patients Diagnosed With Acute Appendicitis in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The main aim of this study was to determine the frequency of Enterobius vermicularis infections and other unique histopathological findings in patients diagnosed with acute appendicitis. MATERIALS: This retrospective study was conducted in a tertiary care hospital of Karachi, Pakistan over a time period of 9 years from 2005 to 2013. The recorded demographic and histopathological data for the 2956 appendectomies performed during this time frame were extracted using a structured template form. Negative and incidental appendectomies were excluded from the study. RESULTS: Out of the 2956 patients diagnosed with acute appendicitis, 84 (2.8%) patients had Enterobius vermicularis infections. Malignancy (n=2, 0.1%) and infection with Ascaris (n=1, 0.1%) was found very rarely among the patients.Eggs in lumen (n=22, 0.7%), mucinous cystadenoma (n=28, 1.0%), mucocele (n=11, 0.4%), lymphoma (n=9, 0.3%), obstruction in lumen (n=17, 0.6%) and purulent exudate (n=37, 1.3%) were also seldom seen in the histopathological reports. CONCLUSION: Enterobius vermicularis manifestation is a rare overall but a leading parasitic cause of appendicitis. Steps such as early diagnosis and regular de worming may help eradicate the need for surgeries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».