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Enregistrement W4293255307 · doi:10.48083/whll5336

Epidemiology and Clinical Characteristics of Urogenital Tuberculosis in Sabah, Malaysia

2022· article· en· W4293255307 sur OpenAlexvenueno aff
Karthikayenee Ramasamy, Shankaran Thevarajah

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and treatment of tuberculosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyTuberculosisRetrospective cohort studyAbdominal painGenitourinary systemMedical recordPediatricsSurgeryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives We aimed to describe the epidemiology and clinical characteristics of urogenital tuberculosis (UGTB) in Sabah, Malaysia. Methods We performed a retrospective, descriptive study based on medical records of UGTB cases identified between January 1, 2014, and November 30, 2020. Results We identified 131 cases of UGTB in Sabah. Patient gender was balanced except for a mild male predominance in the 35 to 44 age group. No cases were reported in children. The majority of the patients (96%) were diagnosed in the government facility. Among the UGTB cases, 72% of patients were from rural areas, and 29% were illiterate. The commonest presentation was frequency of micturition (28%), followed by abdominal pain (26%) and loss of appetite (26%). The common sites included renal (32%) and scrotal (25%). Diagnosis was achieved via histopathology in 39.7% of patients and smear microscopy in 35.9%. Anti-tubercular treatment duration was 8.6 (±SD 4.0) months, and 81% of patients have completed treatment. A total of 50.4% of patients had received surgical intervention; 10.7% had undergone incision and drainage, 9.9% had cystoscopy, and 6.9% underwent orchidectomy. Conclusion UGTB has varied non-specific symptoms, which poses a diagnostic challenge, leading to morbidity. Ensuring awareness via widespread education within government and private health care, along with rural outreach programs, will contribute to early recognition and treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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