Characteristics of the initial dengue outbreaks in a region without dengue prior to mid-2009 in a dengue-endemic country
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The present study evaluated the characteristics of the initial dengue outbreaks in the Jaffna peninsula, a region without dengue prior to mid-2009 in dengue-endemic Sri Lanka, a tropical island nation. METHODOLOGY: This is a cross-sectional study conducted using a total of 765 dengue patients' clinical data and samples collected from the Teaching Hospital, Jaffna during the initial dengue outbreaks. Clinical, non-specific, and specific virological laboratory characteristics including the platelet count, NS1 antigen, and anti-DENV IgM/IgG were evaluated as correlates of dengue virus (DENV) infection in the two initial outbreaks of 2009/2010 and 2011/2012 in Northern Sri Lanka. RESULTS: Firstly, affected age and clinical characteristics were significantly different between the outbreaks (p < 0.005). Secondly, NS1 antigen detection in patients with fever days < 5 was statistically significant (p < 0.005). Thirdly, platelet count, detection of NS1 antigen, and anti-DENV IgM/IgG profiles were adequate to diagnose 90% of the patients; hepatomegaly and platelet count of < 25,000/mm3 were identified as predictors of severe disease. Fourthly, secondary DENV infections were detected in the early stages of the illness in many patients. Finally, infecting DENV serotypes were different between the two outbreaks. CONCLUSIONS: Clinical and non-specific laboratory characteristics and the infecting DENV serotypes between the two initial outbreaks in Northern Sri Lanka were significantly different. NS1 antigen, anti-DENV IgM/IgG, and platelet counts were identified 90% of the dengue patients. Hepatomegaly and platelet count of < 25,000/mm3 were able to predict the disease severity in this study.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».