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Enregistrement W188676540 · doi:10.1155/2000/382415

Antibiotic Susceptibility and Resistance Testing: An Overview

2000· review· en· W188676540 sur OpenAlexaffvenue
Fiona Smaill

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2000
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibioticsSerial dilutionAgar dilutionAgarOrganismMicrobiologyMinimum inhibitory concentrationBiologyAgar diffusion testBacteriaDilutionBacterial growthAntibiotic resistanceMedicineAntibacterial activityGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of in vitro antibiotic susceptibility testing can predict the clinical response to treatment and guide the selection of antibiotics. The minimum inhibitory concentration (MIC) of an organism is the lowest concentration of an antibiotic that will inhibit its growth. Bacteria are classified as sensitive, intermediate or resistant based on breakpoint MIC values that are arbitrarily defined and reflect the achievable levels of the antibiotic, the distribution of MICs for the organism and their correlation with clinical outcome. Broth dilution, agar dilution and gradient diffusion (the 'E test'), where twofold serial dilutions of antibiotic are incorporated into tubes of broth, agar plates or on a paper strip, respectively, are different methods to measure the MIC of an organism. The disk diffusion method defines an organism as sensitive or resistant based on the extent of its growth around an antibiotic-containing disk. MIC values are influenced by several laboratory factors. To ensure reproducible results, the laboratory must closely follow methods developed by the National Committee for Clinical Laboratory Standards, which defines standard growth media, incubation temperature and environment, the inoculum and quality control parameters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,008

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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