Demographic and clinical variables in the dengue epidemic in Punjab, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To identify the latest trends in the clinical picture and severity of the disease, which will help better understand and manage dengue. Methodology: It was a cross-sectional, hospital-based study performed in the tertiary care hospitals of Punjab from August 21 to December 2022, in which serologically and polymerase chain reaction (PCR) confirmed patients with dengue infection, were enrolled. Demographic and clinical variables were recorded on a pre-tested Performa, processed and presented in frequency and percentages, and graphs were generated. Mean and standard deviation was used to present continuous variables. Results: Out of a total of 580 patients, 472 were diagnosed with Dengue Fever (DF) and 108 with Dengue Hemorrhagic Fever (DHF). About 79.31% of the patients were male and 20.69% were females. The mean age of patients was 32.5±9 years. Among the clinical features the percentage of high-grade fever, body aches, and vomiting were the highest. The liver function profile showed that serum bilirubin, Serum aspartate transaminase (AST), serum alanine transaminase (ALT,) and alkaline phosphatase (ALP) levels were markedly raised. Conclusion: This study showed that with time the trends in the presentation of dengue are slowly shifting, which will help us better manage the disease burden in the future. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.39.6.7383 How to cite this: Mushtaq S, Khan MIU, Khan MT, Husain A. Demographic and clinical variables in the dengue epidemic in Punjab, Pakistan. Pak J Med Sci. 2023;39(6):1742-1746. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.39.6.7383 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».