Response to <i>Pseudomonas aeruginosa</i> pre‐septal cellulitis and bacteremia in a pediatric oncology patient
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Milstone et al. 1 have presented an illustrative case of a now uncommon infection caused by an important pathogen that is, however, a very uncommon cause of bacteremic preseptal cellulitis. Two points about this case should be emphasized. First, any child with cancer who develops fever and periorbital swelling should have an emergency CT scan of the orbits, paranasal sinuses, and adjacent intracranial region to look for the extent of disease in these structures. There is no value to plain X-rays in this setting. Second, it is worthwhile to consider the pathogenesis of this infection. Bacteremic preseptal cellulitis is presumed to be caused by local hematogenous dissemination from a portal of entry in the nasopharynx, rather than by dissemination from some distant site 2. The most common causes are Haemophilus influenzae type b and Streptococcus pneumoniae, which both typically colonize the nasopharynx 2. With the success of universal immunization program against both of these pathogens, bacteremic preseptal cellulitis is now much less common. Although Pseudomonas aeruginosa predominantly colonizes gastrointestinal tract, it may colonize other body sites, including the nasopharynx 3.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».