Clinical Outcomes and Determinants of Recovery Rates of Pediatric Inpatients Treated for Severe Acute Malnutrition
Notice bibliographique
Résumé
Background: Though treatment of severe acute malnutrition cases in both the in-patient care and the out-patient care has been going on since 2011 at the Tamale Teaching Hospital, little is known about the clinical treatment outcomes and factors that may be associated with the recovery rate in the in-patient setting. This study investigated the clinical treatment outcomes and determinant factors likely to be associated with recovery rates at the Hospital. Methods: We performed a retrospective chart review (RCR) of all pediatric patients aged (0-11 years of age) who were diagnosed of severe acute malnutrition between March 2011 and December 2013. Logistic regression modeling was used to determine the risk factors of severe malnutrition. Results: Of the 630 cases that were reviewed, only 19.5 % recovered (having mid-upper-arm-circumference measure ≥125 mm, or oedema resolved, or gained 5g/kg/body weight for 2 consecutive days at the time of discharge), 1.7 % defaulted, and 65.2 % were referred to out-patient care units for continued treatment. The observed case fatality rate was 13.5 %. Marasmic cases had more chronic co-morbid conditions at admission compared to kwashiorkor patients (81.7% vs. 69.3%, p=0.01). Conclusions: Case fatality rate in this population was quite high. Case referral to out-patient care unit was appropriately high. Malaria was the most common co-morbid condition diagnosed among the cases reviewed. Younger age, 15% or more increase in weight, and type of malnutrition were the main predictors of recovery from severe acute malnutrition in the in-patient care setting.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».