Clinical features of pneumonia in severely malnourished children with diarrhoea compared to those without diarrhoea
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pneumonia and diarrhoea are amongst the most common causes for hospital admission for children in low- and middle-income countries such as Bangladesh. Undernourished children often have more severe infections and a higher morbidity and mortality. Objective: The objective of this study was to determine the clinical features and outcomes of pneumonia in severely malnourished children with and without diarrhoea. Methodology: A retrospective chart analysis was carried out on children under 5 years of age who were admitted in intensive care unit of the Dhaka hospital of International Centre for Diarrhoeal Disease Research, Bangladesh (icddr,b). A total of 245 severe acute malnourished children with pneumonia and diarrhoea (PD group) were compared with 89 children with pneumonia only (PO group). Results: A significantly higher number of children from the PD group had some/severe dehydration (16.3% vs. 1.1%; p < 0.005) when compared with children from the PO group. The PD group showed less cough (83.3% vs. 100%; p < 0.001), lower chest wall indrawing (40.4% vs. 60.7%; p = 0.001), and crackles (62.4% vs. 87.6%; p < 0.001) compared to the PO group at the time of admission. Conclusion: Early diagnosis and treatment of some/severe dehydration in addition to WHO recommended other routine treatment of diarrhoea, pneumonia and severe acute malnutrition in children may help to reduce childhood morbidity and mortality especially in low- and middle-income countries.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».