Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa is a serious opportunistic pathogen in certain compromised hosts, such as those with cystic fibrosis, thermal burns and cancer. It also causes less severe noninvasive disease, such as otitis externa and hot tub folliculitis, in normal hosts. P. aeruginosa is phenotypically very unstable, particularly in patients with chronic infection. Phenotypic typing techniques are useful for understanding the epidemiology of acute infections, but they are limited by their discriminatory power and by their inability to group isolates that are phenotypically unrelated but genetically homologous. Molecular typing techniques, developed over the past decade, are highly discriminatory and are useful for typing strains from patients with chronic infection where the bacterial phenotype is unstable; this is particularly true in cystic fibrosis, where patients often are infected with the same strain for several decades, but the bacteria undergo phenotypic alteration. Molecular typing techniques, which have proven useful in typing P. aeruginosa for epidemiological purposes, include pulsed field gel electrophoresis, restriction fragment length polymorphic DNA analysis, random amplified polymorphic DNA analysis, repetitive extrapalindromic PCR analysis, and multilocus sequence typing. These methods are generally only available in specialized laboratories, but they should be used when data from phenotypic typing analysis are ambiguous or when phenotypic methods are unreliable, such as in cystic fibrosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».