Serologische Untersuchungen an saudiarabischen Kindern mit Hörschäden
Bibliographic record
Abstract
Im Rahmen einer umfassenden Studie untersuchten wir 1072 Kinder verschiedener Altersstufen mit dem Risiko einer Hörschädigung. Eine eingehende Untersuchung zur Ätiologie kindlicher Schwerhörigkeit bzw. Taubheit führten wir an 305 dieser Kinder durch, da bei ihnen eine Hörminderung festgestellt worden war. Sie fand sich stets beidseits und war stark ausgeprägt bei 34, mässig bei 56 und gering bei 215 Kindern. Die Seren der von der Hörstörung betroffenen Risikokinder wurden auf das Vorhandensein von TORCH-Komponenten getestet. Die Reaktion auf Treponema pallidum war in alien Fallen negativ. IgG-Antikörper gegen CMV (74,8%) und HSV-1 (61,0%) waren vorherrschend. Insgesamt 52(17,0%) Seren waren IgM-positiv gegenüber einer bzw. mehreren der 5 TORCH-Komponenten. IgM-Antikörper gegen jeweils ein Antigen fanden sich in 16 (HSV-1), 11 (Toxoplasma gondü) und 10 (CMV) der Seren, gegen Rubella, die wichtigste bislang bekannte TORCH-Komponente, lediglich in 4. Als besonderer Befund ist der Nachweis einer positiven IgM-Reaktion auf mehrere TORCH-Antigene zugleich bei 11 Kindern zu werten, wobei in der Mehrzahl der Fälle HSV-1 beteiligt war. Eine bakterielle Genese (Pseudomonas aeruginosa, Haemophilus infiuenzae, Streptokokken) konnte in 18 Fallen bestätigt werden. Ausserdem war IgM in einigen Fallen, in denen Bakterien, und in einem anderen, in dem Aspergillus niger isoliert werden konnte, gegenüber einer der TORCH-Komponenten positiv.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".