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Estudo 03 · Research Square · Preprint
Preprint · sem revisão por paresApresentações infecciosas e concordância
Como suspeita no despacho, fenótipo no local e triagem de alto risco concordam em apresentações infecciosas.
As três camadas não representaram o mesmo construto clínico; a concordância mudou conforme o ponto de avaliação.
- Pergunta de pesquisa
- Como suspeita no despacho, fenótipo no local e triagem de alto risco concordam em apresentações infecciosas.
- População
- Apresentações infecciosas pré-hospitalares · 2017–2022 · Estocolmo, Suécia
- Método
- Estudo retrospectivo comparando suspeita no despacho, fenótipo no local e triagem temporal de alto risco.
- Principais achados
- As três camadas não representaram o mesmo construto clínico; a concordância mudou conforme o ponto de avaliação.
- Relevância operacional
- Rótulos do despacho não são verdade clínica definitiva; reavaliação e limites explícitos são essenciais.
O preprint não concluiu revisão de periódico; associações não estabelecem causalidade nem limiares.
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Explorar esta pergunta de investigaçãoTítulo da publicação original
Concordance Between Dispatch Suspicion, On-Scene Phenotype, and Time Sensitive Triage in Prehospital Infectious Presentations: A Retrospective Machine-Learning Study
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Proveniência da investigação
- Estado da publicação
- Preprint · sem revisão por pares
- Pergunta de pesquisa
- Como suspeita no despacho, fenótipo no local e triagem de alto risco concordam em apresentações infecciosas.
- População
- Apresentações infecciosas pré-hospitalares
- Contexto
- Estocolmo, Suécia
- Período
- 2017–2022
- Método
- Estudo retrospectivo comparando suspeita no despacho, fenótipo no local e triagem temporal de alto risco.
- Limites de interpretação
- O preprint não concluiu revisão de periódico; associações não estabelecem causalidade nem limiares.
- Citar esta pesquisa
- 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