| ชื่อเรื่อง | : | Clinical risk-scoring algorithm to forecast scrub typhus severity |
| นักวิจัย | : | Pamornsri Sriwongpan , Pornsuda Krittigamas , Hutsaya Tantipong , Jayanton Patumanond , Chamaiporn Tawichasri , Sirianong Namwongprom |
| คำค้น | : | Severe scrub typhus , Risk-scoring system , Clinical prediction rule , Prognostic predictors |
| หน่วยงาน | : | สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ |
| ผู้ร่วมงาน | : | - |
| ปีพิมพ์ | : | 2556 |
| อ้างอิง | : | Risk management and healthcare policy. 7, 12 (2013) pp. 11-17 , 1179-1594 , http://dspace.library.tu.ac.th/handle/3517/7319 |
| ที่มา | : | - |
| ความเชี่ยวชาญ | : | - |
| ความสัมพันธ์ | : | - |
| ขอบเขตของเนื้อหา | : | - |
| บทคัดย่อ/คำอธิบาย | : | Purpose: To develop a simple risk-scoring system to forecast scrub typhus severity. Patients and methods: Seven years' retrospective data of patients diagnosed with scrub typhus from two university-affiliated hospitals in the north of Thailand were analyzed. Patients were categorized into three severity groups: nonsevere, severe, and dead. Predictors for severity were analyzed under multivariable ordinal continuation ratio logistic regression. Significant coefficients were transformed into item score and summed to total scores. Results: Predictors of scrub typhus severity were age >15 years, (odds ratio [OR] =4.09), pulse rate >100/minute (OR 3.19), crepitation (OR 2.97), serum aspartate aminotransferase >160 IU/L (OR 2.89), serum albumin ≤3.0 g/dL (OR 4.69), and serum creatinine >1.4 mg/dL (OR 8.19). The scores which ranged from 0 to 16, classified patients into three risk levels: non-severe (score ≤5, n=278, 52.8%), severe (score 6-9, n=143, 27.2%), and fatal (score ≥10, n=105, 20.0%). Exact severity classification was obtained in 68.3% of cases. Underestimations of 5.9% and overestimations of 25.8% were clinically acceptable. Conclusion: The derived scrub typhus severity score classified patients into their severity levels with high levels of prediction, with clinically acceptable under- and overestimations. This classification may assist clinicians in patient prognostication, investigation, and management. The scoring algorithm should be validated by independent data before adoption into routine clinical practice. © 2014 Sriwongpan et al. |
| บรรณานุกรม | : |
Pamornsri Sriwongpan , Pornsuda Krittigamas , Hutsaya Tantipong , Jayanton Patumanond , Chamaiporn Tawichasri , Sirianong Namwongprom . (2556). Clinical risk-scoring algorithm to forecast scrub typhus severity.
กรุงเทพมหานคร : สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ . Pamornsri Sriwongpan , Pornsuda Krittigamas , Hutsaya Tantipong , Jayanton Patumanond , Chamaiporn Tawichasri , Sirianong Namwongprom . 2556. "Clinical risk-scoring algorithm to forecast scrub typhus severity".
กรุงเทพมหานคร : สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ . Pamornsri Sriwongpan , Pornsuda Krittigamas , Hutsaya Tantipong , Jayanton Patumanond , Chamaiporn Tawichasri , Sirianong Namwongprom . "Clinical risk-scoring algorithm to forecast scrub typhus severity."
กรุงเทพมหานคร : สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ , 2556. Print. Pamornsri Sriwongpan , Pornsuda Krittigamas , Hutsaya Tantipong , Jayanton Patumanond , Chamaiporn Tawichasri , Sirianong Namwongprom . Clinical risk-scoring algorithm to forecast scrub typhus severity. กรุงเทพมหานคร : สถาบันวิจัยและให้คำปรึกษาแห่ง มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ; 2556.
|
