Integrated fever management: disease severity markers to triage children with malaria and non-malarial febrile illness
Notice bibliographique
Résumé
Febrile symptoms in children are a leading cause of health-care seeking behaviour worldwide. The majority of febrile illnesses are uncomplicated and self-limited, without the need for referral or hospital admission. However, current diagnostic tools are unable to identify which febrile children have self-limited infection and which children are at risk of progressing to life-threatening infections, such as severe malaria. This paper describes the need for a simple community-based tool that can improve the early recognition and triage of febrile children, with either malarial or non-malarial illness, at risk of critical illness. The integration of a disease severity marker into existing malaria rapid diagnostic tests (RDT) could enable detection of children at risk of severe infection in the hospital and community, irrespective of aetiology. Incorporation of a disease severity marker could inform individualized management and early triage of children at risk of life-threatening infection. A child positive for both malaria and a disease severity marker could be prioritized for urgent referral/admission and parenteral therapy. A child positive for malaria and negative for a disease severity marker could be managed conservatively, as an out-patient, with oral anti-malarial therapy. An RDT with a disease severity marker could facilitate an integrated community-based approach to fever syndromes and improve early recognition, risk stratification, and prompt treatment of severe malaria and other life-threatening infections.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».