A NEW TREATMENT MODALITY TO REDUCE ACUTE TONSILLITIS HEALING TIME
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Acute tonsillitis is one of the most common reasons for application to otorhinolaryngology clinics. In the treatment of acute tonsillitis, supportive therapies are mostly used. As antibiotic therapy, penicillin or erythromycin can be used. The aim of this study is to decrease the clinical recovery time of acute tonsillitis by providing parenteral treatment and daily cleaning of tonsillar lesions. MATERIAL AND METHODS: Patients with an age range of 15-60 years were included in the study. The patients were divided into two groups. The first group used an i.v. combination of ampicillin + sulbactam and the tonsillar membranes of patients were cleaned daily. The second group used only the i.v. combination of ampicillin + sulbactam. RESULTS: Patients who received antibiotherapy and debridement had a clinical improvement of 90% on the 2nd treatment day and 95% on the 5th treatment day. The patients receiving only antibiotics had a clinical improvement of 65% on the 5th treatment day and 75% on the 7th treatment day. The recovery time of both groups was significantly different (p < 0.05). CONCLUSION: The solution and technique used in this clinical study showed that patients with acute tonsillitis could recover in a very short time without any complications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».