Tropical fever in remote tropics: tuberculosis or melioidosis, it depends on the lab
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostics tests used to identify the cause of infection using proteomics and genomics have revolutionised microbiology laboratories in recent times. However, approaches to build the capacity of clinical microbiology services in the rural tropics by simply transplanting these approaches have proven difficult to sustain. Tropical fever in the remote tropics is, by definition, a clinical diagnosis where the aetiology of fever is not known, treatment is empirical, guided by clinical suspicion with treatment failure often attributed to incorrect diagnosis or antimicrobial resistance. Tuberculosis (TB) in rural Papua New Guinea (PNG) is mostly diagnosed clinically, perhaps supported by microscopy. In fact, a ‘tuberculosis patient’ in rural PNG is included in the TB register upon commencement of TB treatment with or without any laboratory-based evidence of infection. The roll-out of GeneXpert is continuing to transform TB diagnostic certainty in TB endemic communities. Melioidosis is endemic in tropical regions and is increasingly reported to mimic TB. Isolation and identification of the causative agent Burkholderia pseudomallei remains the gold standard. Here, we discuss the increasing divide between rural and urban approaches to laboratory-based infection diagnosis using these two enigmatic tropical infectious diseases, in rural PNG, as examples.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 découle