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Enregistrement W4313412159 · doi:10.7759/cureus.33027

Predictive Factors for the Complications of Dengue Fever in Children: A Retrospective Analysis

2022· article· en· W4313412159 sur OpenAlexaff
Nachappa Sivanesan Uthraraj, Laya Manasa Sriraam, Meghanaprakash Hiriyur Prakash, Manoj Kumar, Uthraraj Palanisamy, Kannaki Uthraraj Chettiakkapalayam Venkatachalam

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAscitesDengue feverInternal medicinePopulationPlateletMedical recordImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective Dengue fever (DF) and its complications - dengue hemorrhagic fever (DHF) and dengue shock syndrome (DSS) - are major public health problems in Southeast Asia. Predicting the development of DHF and DSS using hematological parameters and ultrasonic signs of vascular leakage will help in reducing morbidity and mortality associated with these diseases. Hence, this study aimed to test the association of platelets and packed cell volume (PCV) on day one (D1) of admission with gallbladder wall thickness (GWT) and ascites, which herald the onset of DHF and DSS. Methods The electronic health records of 52 pediatric patients admitted during a mini-outbreak were analyzed to assess platelets and PCV on D1, laboratory and ultrasonography findings, and outcomes. Correlations between D1 hematological parameters and GWT and ascites were tested. Results There was a positive correlation between GWT of more than 5 mm and ascites. However, there was no significant correlation of platelets and PCV on D1 with either GWT or ascites and consequently DHF or DSS. All the patients responded to fluid, blood, and supportive therapy. There were no mortalities. Conclusion Patients who develop GWT after DF are at an increased risk of developing ascites that deteriorate to DHF and DSS. D1 platelets and PCV are not reliable indicators for predicting the progression or worsening of the disease in the pediatric population.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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