Prevalence of Bacterial Lower Respiratory Tract Infections at a Tertiary Hospital in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lower respiratory tract infections (LRTI) are a major cause of morbidity and mortality globally. The World Health Organization (WHO) estimates that LRTI are the most common global cause of death from infectious diseases. However, the specific etiologic agent associated with LRTI is often unknown. Aims: We determined the bacterial infections and seasonal patterns associated with LRTI among hospitalized cases at Jordan University Hospital (JUH) for a period of five years. Methods: We conducted a multi-year study among hospitalized patients in Jordan on LRTI-associated bacterial etiology. Results: We found bacterial infections among 105 (21.1%) out of 495 LRTI patients. The most frequently identified bacteria in the LRTI patients were Staphylococcus aureus (7.7%) followed by Pseudomonas aeruginosa (5.1%). Most of the LRTI patients (95.2%) had at least one chronic disease and many were admitted to the Intensive Care Unit (16.8%). Of the 18 (3.64%) patients with LRTI who died at the hospital, 2 had a bacterial infection. We noticed a seasonal pattern of bacterial infections, with the highest prevalence during the winter months. Conclusions: Our findings suggest that early identification of bacterial agents and control of chronic disease may improve clinical management and reduce morbidity and mortality from LRTI.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».