Trend of Patients Attended at Emergency Department of Referral Neurosciences Hospital in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emergency Department is very important place for the patient. Objective: The purpose of the present study was to assess the trend of patients attended at emergency department of referral neurosciences hospital in Bangladesh. Methodology: This was a retrospective study carried out from January 2018 to 2021. This study was carried out in the Department of Microbiology at National Institute of Neurosciences & Hospital, Dhaka, Bangladesh. National Institute of Neurosciences & Hospital, Dhaka has been started its journey from September, 2012. It is situated in the health hub of Sher-E-Bangla Nagar, Dhaka, Bangladesh. This is the only Govt. run tertiary care neuroscience center in Bangladesh. We are having specialized out patient service and 24×7 emergency service. Our 100 bedded comprehensive stroke unit is running. Detailed medical record for each of the study sample was obtained from the record office. Results: A total number of 180145 cases were found with the duration of three years. This data showed that the number of neurology patients were attended at emergency department of Neurology at National Institute of Neurosciences and Hospital. The trend of patients who were attended at emergency department was stedily increase from January to December of 2020. It was found that a total number of 4786 cases were attended at emergency Department of study place. Later, this trend was increased. Conclusion: In conclusion the trend is increase from 2019 to 2021. Journal of National Institute of Neurosciences Bangladesh, July 2023;9(2):122-126
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».