The Pattern of Referral of Sick Omani Pilgrims From the Omani Medical Mission During Hajj 2019
Notice bibliographique
Résumé
Background Annually, in the month of Dhul hijjah, over 2 million Muslims travel to Saudi Arabia to perform hajj. Hajj is the biggest mass gathering globally, which creates a substantial influence on hajjes’ health. The Omani medical mission is the official delegation from the Omani government to Saudi Arabia to serve the Omani hajjees regarding their health issues. Objective This study investigates the referral rate and pattern of diseases among hajjees referred by the Omani medical mission during Hajj 1440 H. Methods We conducted a cross-sectional study at the Omani Medical missions in Makkah, Madinah, Mina, and Arafat. Data was collected via a predesigned form. All Omani pilgrims presenting to the mission who were referred to local hospitals were included. Results The total number of cases was 5000, of which 106 (2.1%) were referred to local hospitals (21.2 per 1000 hajjees). The most common causes of referral were cardiovascular diseases (23.6%), followed by gastrointestinal disease (17.9%) and trauma (16.9%). Male patients comprised 60.1% of the sample. Their mean age was 47.3 (SD 11.27) years, with the highest referrals in the 51-60 years age group (30%). Over half (55.7%) had comorbidities. Patients’ mean time to reach the clinic was 8.87 (SD 6.41) minutes, with 65% arriving in 5 minutes or less. The mean time needed to reach the hospital by ambulance was 11.39 (SD 6.6) minutes, with 36% arriving within 5 minutes. Of the referrals, 42% were admitted into the hospital. Hospitalization was significantly higher among patients with chest pain (P<.006), diabetics (P<.001), and patients with heart disease (P=.01). Conclusions The most common causes for referral of hajjees from the Omani Medical Mission were cardiovascular diseases, gastrointestinal disease, and trauma. This information should assist the Omani government in planning their medical services in the hajj season in future years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».