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अध्ययन 03 · Research Square · Preprint
प्रीप्रिंट · सहकर्मी समीक्षा नहीं हुईसंक्रमण लक्षण और अनुरूपता
प्रेषण संदेह, घटनास्थल के लक्षण और उच्च-जोखिम ट्रायेज संक्रमण प्रस्तुतियों में कैसे मेल खाते हैं।
तीनों सूचना स्तर समान नैदानिक अवधारणा नहीं थे; देखभाल पथ में मूल्यांकन के स्थान के अनुसार अनुरूपता बदली।
- शोध प्रश्न
- प्रेषण संदेह, घटनास्थल के लक्षण और उच्च-जोखिम ट्रायेज संक्रमण प्रस्तुतियों में कैसे मेल खाते हैं।
- अध्ययन जनसंख्या
- अस्पताल-पूर्व संक्रमण प्रस्तुतियाँ · 2017–2022 · स्टॉकहोम, स्वीडन
- विधि
- प्रेषण में संक्रमण संदेह, घटनास्थल के लक्षण और उच्च-जोखिम ट्रायेज की तुलना करने वाला पूर्वव्यापी मशीन-लर्निंग अध्ययन।
- मुख्य निष्कर्ष
- तीनों सूचना स्तर समान नैदानिक अवधारणा नहीं थे; देखभाल पथ में मूल्यांकन के स्थान के अनुसार अनुरूपता बदली।
- परिचालन महत्व
- प्रेषण लेबल को अंतिम नैदानिक सत्य न मानें; आवंटन में डेटा उपयोग हेतु पुनर्मूल्यांकन और स्पष्ट सीमाएँ आवश्यक हैं।
प्रीप्रिंट ने पूर्ण जर्नल सहकर्मी समीक्षा पूरी नहीं की; संबंध कारण या परिचालन सीमा सिद्ध नहीं करते।
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इस शोध प्रश्न को खोजेंमूल प्रकाशन का शीर्षक
Concordance Between Dispatch Suspicion, On-Scene Phenotype, and Time Sensitive Triage in Prehospital Infectious Presentations: A Retrospective Machine-Learning Study
यह पृष्ठ शोध का सारांश है। संपूर्ण विधियों, परिणामों और पुनः उपयोग की शर्तों के लिए मूल अंग्रेज़ी प्रकाशन देखें।
शोध का स्रोत
- प्रकाशन स्थिति
- प्रीप्रिंट · सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई
- शोध प्रश्न
- प्रेषण संदेह, घटनास्थल के लक्षण और उच्च-जोखिम ट्रायेज संक्रमण प्रस्तुतियों में कैसे मेल खाते हैं।
- अध्ययन जनसंख्या
- अस्पताल-पूर्व संक्रमण प्रस्तुतियाँ
- स्थान
- स्टॉकहोम, स्वीडन
- अध्ययन अवधि
- 2017–2022
- विधि
- प्रेषण में संक्रमण संदेह, घटनास्थल के लक्षण और उच्च-जोखिम ट्रायेज की तुलना करने वाला पूर्वव्यापी मशीन-लर्निंग अध्ययन।
- व्याख्या की सीमाएँ
- प्रीप्रिंट ने पूर्ण जर्नल सहकर्मी समीक्षा पूरी नहीं की; संबंध कारण या परिचालन सीमा सिद्ध नहीं करते।
- इस शोध का उद्धरण
- Hill P, Jonsson D, Lederman J, Bolin P, Vicente V. Concordance Between Dispatch Suspicion, On-Scene Phenotype, and Time Sensitive Triage in Prehospital Infectious Presentations: A Retrospective Machine-Learning Study. Research Square. 2026. doi:10.21203/rs.3.rs-7651316/v1