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Predicting bacteremia in patients attended for infections in an emergency department: the 5MPB-Toledo model.

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Title: Predicting bacteremia in patients attended for infections in an emergency department: the 5MPB-Toledo model.
Transliterated Title: Modelo 5MPB-Toledo para predecir bacteriemia en los pacientes atendidos por infección en el servicio de urgencias.
Authors: Julián-Jiménez A; Servicio de Urgencias - Área de Medicina Interna, Complejo Hospitalario Universitario de Toledo, Toledo, España. Universidad de Castilla La Mancha, Toledo, España., Iqbal-Mirza SZ; Servicio de Urgencias - Área de Medicina Interna, Complejo Hospitalario Universitario de Toledo, Toledo, España., de Rafael González E; Servicio de Análisis Clínicos y Bioquímica, Complejo Hospitalario Universitario de Toledo, Toledo, España., Estévez-González R; Servicio de Urgencias - Área de Medicina Interna, Complejo Hospitalario Universitario de Toledo, Toledo, España., Serrano-Romero de Ávila V; Servicio de Urgencias - Área de Medicina Interna, Complejo Hospitalario Universitario de Toledo, Toledo, España., Heredero-Gálvez E; Servicio de Microbiología y Parasitología, Complejo Hospitalario Universitario de Toledo, Toledo, España., Rubio Díaz R; Servicio de Urgencias - Área de Medicina Interna, Complejo Hospitalario Universitario de Toledo, Toledo, España., Nieto Rojas I; Servicio de Urgencias - Área de Medicina Interna, Complejo Hospitalario Universitario de Toledo, Toledo, España., Canabal Berlanga R; Servicio de Urgencias - Área de Medicina Interna, Complejo Hospitalario Universitario de Toledo, Toledo, España.
Source: Emergencias : revista de la Sociedad Espanola de Medicina de Emergencias [Emergencias] 2020 Abr; Vol. 32 (2), pp. 81-89.
Publication Type: Journal Article; Observational Study
Journal Info: Publisher: Sociedad Española de Medicina de Urgencias y Emergencias Country of Publication: Spain NLM ID: 9805751 Publication Model: Print Cited Medium: Internet ISSN: 2386-5857 (Electronic) Linking ISSN: 11376821 NLM ISO Abbreviation: Emergencias Subsets: MEDLINE
Database: MEDLINE Ultimate
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ISSN:2386-5857