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Enregistrement W3109135370 · doi:10.9734/jpri/2020/v32i2830878

Incidence of Urinary Tract Infection among Diabetic Patients in Abakaliki Metropolis

2020· article· en· W3109135370 sur OpenAlexaff
Stella Chinenye Kama, Emmanuel Ifeanyi Obeagu, Moses Nnaemeka Alo, Kingsley Ochei, Uchenna Modestus Ezugwu, Michael Odo, Mabel Ikpeme, Chukwulete Okafor Ukeekwe, Augustine Amaeze Amaeze

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Research International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKlebsiella pneumoniaEnterococcus faecalisUrineProteusMedicineIncidence (geometry)MicrobiologyStreptococcusUrinary systemEnterococcusStaphylococcus aureusPseudomonas aeruginosaKlebsiellaEscherichia coliPneumoniaInternal medicineBacteriaProteus mirabilisBiologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The investigation of urinary tract infection (UTI) among diabetic patients 15-51 years and above was assessed using 100 mid-stream urine specimen with the objective of isolating and identifying different types of bacteria and their respective frequencies among diabetic patients attending diabetic clinic at Alex Ekwueme Federal University Teaching Hospital, Abakaliki. A urine culture was performed combined with a full report of urine to establish the diagnosis. The result showed that the majority of bacteria in urinary tract infections were in 27-32 years of age group (71.4%) and lowest in 15-20 years age group (0%). The predominant bacteria isolates and their percentage occurrences include; Escherichia coli (39.13%), Klebsiella pneumonia (21.74%), Proteus (8.69%), Pseudomonas aeruginosa (8.69%), Streptococcus (8.69%), Staphylococcus aureus (6.52%), Enterococcus faecalis (4.25%). There was a high prevalence of the isolated organisms in female (47.7%) compared to males (36%). It follows that most predominant agent of UTI in diabetic patients in Abakaliki Metropolis is Escherichia coli followed by Klebsiella pneumonia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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