Clinical profiles and hematologic patterns in Bangladesh's 2019 dengue outbreak
Notice bibliographique
Résumé
During the 2019 monsoon and post-monsoon seasons, Bangladesh experienced an unprecedented nationwide dengue outbreak, which, for the first time, spread to all sixty-four districts. This study aimed to analyze this outbreak's clinical and hematological features to understand the disease's progression and geographic variation in symptom presentation. We conducted a retrospective analysis of 1875 laboratory-confirmed dengue cases, including 432 children (23.0 %) and 1443 adults (77.0 %), aged 1–67 years. Clinical features were assessed with a focus on geographic variation, and hematologic indices, e.g., white blood cell (WBC) count and platelet count , were monitored throughout the illness. Fever was universally observed, serving as the cardinal symptom of dengue infection. Gastrointestinal complications were the second most frequent category of symptoms, with abdominal pain (55.9 %) and nausea and/or vomiting (47.5 %) being most common. Hemorrhagic symptoms were reported in approximately one-third of the participants. Additionally, 75.6 % and 60.1 % of participants experienced thrombocytopenia and leukocytopenia , respectively, with WBC and platelet counts sharply declining after symptom onset and gradually recovering by the second week. Participants from Dhaka reported significantly more gastrointestinal symptoms , e.g., abdominal pain and nausea/vomiting, compared to those from other districts, indicating geographic variation in clinical presentation. This study provides a comprehensive overview of the clinical and hematological profiles seen during the 2019 dengue outbreak in Bangladesh. It highlights the impact of geographic factors on clinical presentation and the need for customized management strategies to enhance dengue care and outbreak preparedness in similar settings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».