Clinical predictors of radiological pneumonia: A cross-sectional study from a tertiary hospital in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite readily availability of vaccines against both Hemophilus influenzae and Pneumococcus, pneumonia remains the most common cause of morbidity and mortality in children under the age of five years in Nepal. With growing antibiotic resistance and a general move towards more rational antibiotic use, early identification of clinical signs for the prediction of radiological pneumonia would help practitioners to start the treatment of patients. The main aim of this study was to reassess the clinical predictors of pneumonia in Nepal. METHODS: This cross-sectional study was conducted between June 2015 and November 2015 at Tribhuvan University Teaching Hospital, a tertiary hospital in Kathmandu, Nepal. Children aged 3-60 months with a clinical diagnosis of pneumonia by a physician were enrolled in the study. Radiological pneumonia was identified and categorized as per World Health Organization guidelines by an experienced radiologist blinded to patient characteristics. We calculated sensitivity and specificity of clinical signs and symptoms for radiological pneumonia. RESULTS: Out of 1021 children with fever, 160 cases were clinically diagnosed as pneumonia and were enrolled for this study. Among the enrolled patients, 61% had radiological pneumonia. Tachypnea had the highest sensitivity of 99%, while bronchial breathing had the highest specificity of 100%. During univariate analysis, grunting, wheezing, nasal discharge, decreased breath sounds, noisy breathing and hypoxemia were associated with radiological pneumonia. Only hypoxemia remained an independent predictor when adjusted for all the factors. CONCLUSION: Tachypnea was the most sensitive sign, whereas bronchial breathing was most specific sign for radiological pneumonia.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».