Factors for Severe Outcome in Scrub Typhus: A Hospital Based Study in Sub Himalayan Region.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Scrub typhus is a re-emerging zoonotic rickettsial infection. Mortality is approximately 15% in some areas due to missed or delayed diagnosis. There had been only few studies on the markers for the severity of the disease, so this study has been planned to provide the knowledge regarding various aspects of scrub typhus in adult age group to detect early signs of severity . Methods: All the patients more than 18 years of age admitted with febrile illness with positive IgM ELISA for scrub typhus with or without eschar were included in the study. The clinical profile was observed. The predictors of mortality were explored using univariate and multivariate analysis. Results: On linear regression analysis and logistic regression analysis altered sensorium, low serum albumin, hepatic dysfunction, renal dysfunction, septic shock, MODS, ARDS, duration of fever > 7 days, day of receiving treatment > 7 days at presentation were significantly associated with high in- hospital mortality. Conclusions: Early treatment with doxycycline should be instituted at the clinical suspicion of scrub pending investigation as it is life saving. Close follow up of the patient should be done to indentify subtle signs of organ dysfunction to start early supportive treatment.
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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 | 0,000 | 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 ».