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Enregistrement W4361302019 · doi:10.33314/jnhrc.v20i3.4040

High Altitude Illness among Rapidly Ascending Pilgrims to Kailash Mansarovar

2023· article· en· W4361302019 sur OpenAlexaff
Santosh Baniya, Tai Anjuk Lama

Notice bibliographique

RevueJournal of Nepal Health Research Council · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensHumboldt District Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEffects of high altitude on humansAltitude (triangle)Family medicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High altitude pilgrims typically ascend rapidly, are not well prepared for the austere environment and tend to have multiple co-morbidities. Here, we list the trend of altitude and other illnesses who visited Humla district hospital (2,950 meters) following very rapid ascent to Kailash Mansarovar (4,500 meters). METHODS: A prospective study was conducted among 55 patients at the Humla District Hospital from September 2019 - August 2022. Patients who fell ill during pilgrimage and brought to the hospital were included. The patients were assessed with medical history and clinical examination. Lake Louise Score Acute Mountain Sickness Score (2018) was used for the diagnosis of Acute Mountain Sickness. RESULTS: A total of 56 evacuees visited the hospital which included 55 patients and 1 brought dead. The mean age was 50.63 ± 10.91 years. Sixteen patients (29.1%) developed symptoms within 24 hours and 15 patients (27.3%) within 48 hours of ascent. Headache 42 (76.4%) was the most common complain. Mild acute mountain sickness (30.9%; 17 patients) was the most common altitude related illness while 14 patients (25.4%) were diagnosed with non-altitude related illnesses. Twelve patients (21.8%) had co-morbidities like hypertension and diabetes mellitus. CONCLUSIONS: In the rapidly ascending pilgrims, majority of travelers requiring medical attention are suffering from some form of altitude illnesses. Hence, proper planning and public awareness about slow and gradual ascent profile is necessary to make the travel safer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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