Evaluation of Clinical Symptoms Related to Common Serogroups of Leptospirosis in North of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Leptospirosis is a common disease between humans and animals. Identifying common serogroups and comparing different clinical symptoms among them can help in finding the clinical pattern associated with pathogen serogroupes of leptospirosis. Therefore, the purpose of this study has been to investigate the common serotypes of the infection and their clinical symptoms in northern Iran. This cross-sectional study was carried out in educational hospitals of Babol University of Medical Sciences during the years 2011- 2014. Subjects with clinical findings consistent with leptospirosis were included in the study. According to the standard MAT guidelines, the titre >=1: 200 was considered positive. Then, the patients identified by serogroup separation, were examined and compared clinical symptoms. Among 6o patients with primary diagnosis of leptospirosis in this study, 35 of them proved to be infected to the disease. The most common serogroups were serjoe (40%) and icterohemorrhagia (31.4%). Autumnalis (22.8%), grippotyphosa (11.4%), canicola (8.6%), and pomona (2.8%) were included the subsequent serogroups. The highest frequency of fever (28%) and gastrointestinal manifestations (36%) were observed in icterohemorrhagia and the highest icterus (30%) was found in serjoe serogroup. In this study, serjoe serogroup with fever and icterus, and then icterohemorrhagia with fever and gastrointestinal symptoms were introduced as the most common serogroups of Leptospirosis. Also the rarest serogroups were canicola and pomona.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».