Systematic review of the global epidemiology, clinical and laboratory profile of enteric fever
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children suffer the highest burden of enteric fever among populations in South Asian countries. The clinical features are non-specific, vary in populations, and are often difficult to distinguish clinically from other febrile illnesses, leading to delayed or inappropriate diagnosis and treatment. We undertook a systematic review to assess the clinical profile and laboratory features of enteric fever across age groups, economic regions, level of care and antibiotic susceptibility patterns. METHODS: We searched PubMed (January 1964-December 2013) for studies describing clinical features in defined cohorts of patients over varying time periods. Studies with all culture-confirmed cases or those with at least 50% culture-confirmed cases were included. 242 reports were screened out of 4398 relevant articles and 180 reports were included for final review. RESULTS: 96% of studies were from an urban location, 96% were hospital-based studies, with 41% of studies were from South Asia. Common clinical features in hospitalized children include high-grade fever, coated tongue, anaemia, nausea/vomiting, diarrhea, constipation, hepatomegaly, splenomegaly neutrophilia, abdominal distension and GI bleeding. In adults' nausea/vomiting, thrombocytopenia and GI perforation predominate. The case-fatality rate in children under 5 years is higher than school aged children and adolescents, and is highest in Sub Saharan Africa and North Africa/Middle East regions. Multi-drug resistant enteric fever has higher rates of complications than drug sensitive enteric fever, but case fatality rates were comparable in both. CONCLUSIONS: Our findings indicate variability in disease presentation in adults compared to children, in different regions and in resistant vs sensitive cases. Majority of studies are from hospitalized cases, and are not disaggregated by age. Despite higher complications in MDR enteric fever, case fatality rate is comparable to sensitive cases, with an overall hospital based CFR of 2%, which is similar to recent global estimates. This review underscores the importance of further epidemiological studies in community settings among children and adults, and the need for further preventable measures to curtail the burden of disease.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».