Beina- og liðasýkingar barna á Íslandi af völdum baktería á tímabilinu 1996-2005
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The main objective was to determine the incidence and causative pathogens of osteomyelitis and septic arthritis in Icelandic children, as well as presenting symptoms and diagnosis. METHODS: A nationwide retrospective review was done of all children <18 year old, 1996-2005. Subjects were divided into three equal age groups, 0-5, 6-11 and 12-17 years old. Cultures were reviewed and postive and negative cases compared. RESULTS: Over the study period 220 cases were identified, 161 osteomyelitis and 59 septic arthritis cases. The incidence increased significantly over the period (p=0.019), mostly in the youngest age group (p<0.001) with osteomyelitis. Incidence of cases with a pathogen identified was unchanged over the period while culture negative cases increased significantly (p<0.001). Median age for osteomyelitis (6,1 years) was higher than in cases of septic arthitis (1,8 years) (p=0.003). A pathogen was identified in 59% of cases with osteomyelitis and 44% with septic arthritis. S. aureus was most common (65% and 27%, respectively) and K. kingae was second most common pathogen (7% and 11%, respectively). Methicillin resistant S. aureus was not identified. The tibia and knee were the predominant sites for osteomyelitis and septic arthritis respectively. CONCLUSIONS: An increased incidence was found in the youngest age group with osteomyelitis, especially in cases without a pathogen identified. The most commonly cultured pathogen was S. aureus, followed by K. kingae. A more sensitive technique to identify pathogens might be indicated in culture negative cases.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».