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Enregistrement W1978613432 · doi:10.1055/s-0029-1237693

Imaging of Pediatric Musculoskeletal Infection

2009· review· en· W1978613432 sur OpenAlexaff
Marilyn Ranson

Notice bibliographique

RevueSeminars in Musculoskeletal Radiology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseIncidence (geometry)EpidemiologyTuberculosisPediatricsIntensive care medicineImmunologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Musculoskeletal infections in children present a diagnostic challenge because they are difficult to recognize in the early stages of the disease and can be confused with other pathology such as tumors or trauma. The severity of disease may be associated with the primary tissue of involvement with bone greater than joint, greater than muscle, greater than soft tissue. The incidence of musculoskeletal infection is higher in infants and young children, and risk factors include premature birth, umbilical catheterization, urinary tract infection, immunodeficiency, and other preexisting disease. Neonates are at greater risk for infection with less virulent organisms due to immaturity of the immune system. The epidemiology of musculoskeletal infection is evolving, and the incidence of musculoskeletal infections in children, especially gram-positive infections, are increasing. Staphylococcus aureus continues to be the leading cause of musculoskeletal infection in children, and the emergence of resistant bacteria such as methicillin-resistant S. aureus is associated with a higher rate of complications. Atypical infections such as tuberculosis have also shown resurgence in the last few decades, whereas other infections such as Haemophilus influenzae are much less prevalent due to widespread immunization. Recent advances in earlier diagnosis and treatment help to reduce complications. However, even when musculoskeletal infection is successfully treated, there may be significant long-term effects on growth.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations48
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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