Epidemiological analysis of scorpion envenomation in high-risk regions of Jiroft and Southern Rudbar, Kerman Province (2019-2023)
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThis retrospective, descriptive study utilized data obtained from the Vice Chancellery for Health Affairs at Jiroft University of Medical Sciences. Data collection spanned the years 2019 to 2023. Statistical tables and figures were constructed, followed by comprehensive data analysis. The highest frequency of scorpion stings was recorded in 2022, while the lowest incidence occurred in 2021. In Jiroft county, stings affected males in 50.7 to 55% of cases, whereas in Rudbar-e Jonub county, females accounted for 50.4 to 56.6% of cases. The incidence rate in rural areas of Jiroft county ranged from 62.8 to 76.2%, compared to 81.7 to 87.4% in Rudbar-e Jonub county. Regarding seasonal distribution, August showed the highest incidence in Jiroft, followed by June, while June was most frequent in Rudbar-e Jonub, followed by September. January consistently demonstrated the lowest incidence rates in both counties. The incidence rate of scorpion envenomation in Rudbar-e Jonub County is approximately 10 times higher than the national average.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».