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Enregistrement W4408046911 · doi:10.1016/j.ijid.2024.107520

Choice of treatment tactics in patients with acute diarrhea of bacterial etiology at high risk of irritable bowel syndrome

2025· article· en· W4408046911 sur OpenAlexaboutno aff
Mrs Roza Tlyustangelova, Mrs Natalia Pshenichnaya, Mrs Irina Lisinfeld, Mariya V. Melnik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacological Effects of Natural Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrritable bowel syndromeEtiologyDiarrheaMedicineGastroenterologyInternal medicineAcute diarrheaIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

there is a lack of published evidence on the determinants of uptake of the vaccine.We sought to assess the association between SIV uptake and certain population and primary care physician (PCP) characteristics in Manitoba. Methods:We conducted a longitudinal study utilizing data from several linked anonymized Manitoba Health and Seniors Care (MH) administrative health databases.The study period was from September 01, 20 0 0, to March 31, 2020.This study received the necessary approvals from the University of Manitoba Health Research Ethics Board (HS21763 (H2018:170)) and the Health Information Privacy Committee of MH (HIPC No. 2018/2019-04).We summarized SIV uptake from 20 0 0/01-2019/20 influenza seasons across subpopulations defined by socioeconomic, health-related and PCP characteristics.Utilizing multivariable generalized estimating equation logistic regression models, we assessed the association between SIV uptake and the socioeconomic, health-related and PCP characteristics, stratified by age group ( < 5-, 5-17-, 18-44-, 45-64-, ≥65-year-olds) and sex.Results are adjusted odds ratios with associated 95% confidence intervals.Results: SIV uptake percentage increased over time with 4.4%, 13.1%, 17.5% and 21.7% of < 5-year-olds, 2%, 4.9%, 9.7% and 13.1% of 5-17-year-olds, 5.4%, 8.8%, 10.7% and 13.5% of 18-44-year-olds, 16.8%, 21.3%, 23.6% and 24.6% of 45-64-year-olds receiving the SIV in 20 0 0-20 04, 20 05-20 09, 2010-2014 and 2015-2019, respectively.There was a decline among ≥65-year-olds from 58.5% to 53.5%.We observed a similar pattern across subpopulations.There was significantly increased odds of SIV uptake among females within the age groups ≥18 years, in higher income quintiles, mostly with increased contact with a PCP/hospitalization within age groups ≥18 years, among those who had older or female PCPs (the opposite observation among ≥65-year-olds) and whose PCP administered at least one SIV in prior influenza season.These observations were largely consistent irrespective of sex.Discussion: SIV uptake in Manitoba appears to increase with age, and many socioeconomic, health-related and PCP characteristics appear to be associated with it.While our findings may not be generalizable to the whole of Canada, they provide novel insights for Manitoba and may form the basis for further assessments of the individual and PCP characteristics that may determine SIV uptake especially within important subpopulations.Further, the observed decline in SIV uptake among ≥65-year-olds require public health attention and further investigations.Conclusion: Our findings may help inform targeted vaccination programs and public health education to optimize seasonal influenza vaccination in Manitoba and similar Canadian jurisdictions.

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)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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