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Emerg Infect Dis ; 30(11): 1-11, 2024 Nov.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-39447210

RESUMO

The low specificity of Ebola virus disease clinical signs increases the risk for nosocomial transmission to patients and healthcare workers during outbreaks. Reducing this risk requires identifying patients with a high likelihood of Ebola virus infection. Analyses of retrospective data from patients suspected of having Ebola virus infection identified 13 strong predictors and time from disease onset as constituents of a prediction score for Ebola virus disease. We also noted 4 highly predictive variables that could distinguish patients at high risk for infection, independent of their scores. External validation of this algorithm on retrospective data revealed the probability of infection continuously increased with the score.


Assuntos
Algoritmos , Surtos de Doenças , Doença pelo Vírus Ebola , Triagem , Doença pelo Vírus Ebola/epidemiologia , Doença pelo Vírus Ebola/diagnóstico , Doença pelo Vírus Ebola/transmissão , Humanos , Triagem/métodos , Estudos Retrospectivos , Masculino , Feminino , Ebolavirus , Adulto , Pessoa de Meia-Idade
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