MétaCan
Menu
← Back to cohort

2017-2022 Yılları Arasında Viral Gastroenterit Etkenlerinin Değerlendirilmesi: Bir Cerrahpaşa Deneyimi Evaluation of Viral Gastroenteritis Agents between 2017-2022: A Cerrahpaşa Experience

2018· article· tr· W4385593189 on OpenAlexaff
Aylin DAĞ GÜZEL, Yeşim Tok, Okan Kadir Nohut, Seda Salman Yılmaz, Özge Altınok, Mert Ahmet Kuşkucu, Kenan Midilli

Bibliographic record

VenueAYDIN TIP FAKÜLTESİ KLİNİKLERİ DERGİSİ · 2018
Typearticle
Languagetr
FieldMedicine
TopicViral gastroenteritis research and epidemiology
Canadian institutionsStantec (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Amaç: Bu çalışmanın amacı, laboratuvarımızda son 5 yılda gastroenterit ön tanısı almış hastalardan alınan örneklerde viral etken profilini değerlendirmektir.Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada, Nisan 2017-Ekim 2022 tarihleri arasında İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji Laboratuvarına gönderilen akut gastroenterite (AGE) neden olabilecek viral patojenlerin saptanması için gelen 354 gaita örneği incelenmiştir.Çalışmada multipleks sendromik gastrointestinal panelde taranmak üzere 5 farklı viral AGE ajan (İnsan Adenovirüsü F40/F41, Norovirüs GI, Norovirüs GII, Rotavirüs A, Astrovirüs ve Sapovirüsler) saptanan örneklerin dağılım yüzdelerine bakılmıştır.Laboratuvarımızda multipleks sendromik gastrointestinal panelde (QIAstat-Dx® Gastrointestinal Panel, Real-Time PCR, Qiagen, Almanya) çalışılan bu dışkı örneklerinden elde edilen sonuçlar retrospektif olarak değerlendirilmiştir.Bulgular: 2017-2022 arasında AGE şüphesiyle gelen 354 gaita örneğinin 105 tanesi viral etken yönünden pozitif bulunmuşken, 249 tanesinde ise viral patojen saptanmamıştır.Pozitif bulunan 105 örnekte; 4 tane Astrovirus, 17 tane Adeonovirus, 69 tane Norovirus, 1 tane Sapovirus ve 14 tane de Rotavirus saptanmıştır.Sonuç: Enterik virüslerin saptanmasında nükleik asit amplifikasyon testlerinin (NAAT) kullanılması, bu virüslerin akut gasrtoenteritlerdeki rolünün ve kapsamının aydınlatılmasında büyük bir ilerleme olmuştur.AGE tablolarında olası viral etkenlerin hızlı ve güvenilir bir tanı yöntemi ile saptanması, özellikle bağışıklığı baskılanmış hasta gruplarında gereksiz antimikrobiyal ilaç kullanımı da önlenmiş olacaktır.Potansiyel AGE ajanlarının hızlı ve doğru tayini; tedavi, hastaneye yatış, enfeksiyon kontrolü ve hastanın sağlığına kavuşması açısından uygun kararlar verilmesine ve kontrol önlemlerinin daha hedefe uygun olarak uygulanmasına yardım edecektir.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.018

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.099
GPT teacher head0.388
Teacher spread0.289 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueAYDIN TIP FAKÜLTESİ KLİNİKLERİ DERGİSİ→Same topicViral gastroenteritis research and epidemiology→French-language works237,207→