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Enregistrement W2885943501 · doi:10.4269/ajtmh.18-0338

Who Stays and Who Goes: Predictors of Admission among Patients Presenting with Febrile Illness and a Positive Malaria Rapid Diagnostic Test in a Rural Ugandan Health Center

2018· article· en· W2885943501 sur OpenAlexaff
Jonathan L. Chang, Raquel Reyes, Michael Matte, Moses Ntaro, Edgar Mulogo, Matthew O. Wiens, Steven R. Meshnick, Mark J. Siedner, Ross M. Boyce

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Tropical Medicine and Hygiene · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMalariaMedicineCenter (category theory)Test (biology)Diagnostic testRapid diagnostic testPediatricsEmergency medicineIntensive care medicineImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Not much is known about clinical decision-making in rural, low-resource settings regarding fever, a common reason for presentation to care. In this prospective cohort study of patients presenting with febrile illness to a rural Ugandan health center, we examined demographic and clinical factors predictive of an initial disposition of inpatient admission after clinical evaluation, but before laboratory testing. We then assessed the association of laboratory results and system factors with a change between initial and final disposition plans. Four thousand nine hundred twenty-four patients with suspected febrile illness were included in the primary analysis. The strongest predictors for an initial disposition of admission after clinical examination were impaired consciousness (adjusted risk ratio [aRR], 3.21; 95% confidence interval [CI]: 2.44-4.21) and fever on examination (aRR, 2.27; 95% CI: 1.79-2.87). Providers initially planned to discharge patients with significant vital sign abnormalities, including tachypnea (3.6%) and hypotension (1.3%). Anemia strongly predicted a final disposition of admission after an initial disposition of discharge (aRR, 48.34; 95% CI: 24.22-96.49); other laboratory abnormalities, including hypoglycemia and acidosis, did not change disposition planning. In those with an initial disposition of admission, living farther than the two neighboring villages was associated with a final disposition of discharge (aRR, 2.12; 95% CI: 1.10-4.12). A concerning number of patients with abnormal vital signs and laboratory results were not admitted for inpatient care. Geographic factors may influence a patient's final disposition contrary to a provider's initial disposition plan. Future work should assess longer term outcomes after discharge and a broader study population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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