Adapt or Perish—A Relentless Fight for Survival
Notice bibliographique
Résumé
Lethal microorganisms have terrorized man since the beginning of time, killing more human beings than anything else in history. The most infamous epidemic, the Black Death, wiped out almost half the population of Europe. To quote H.G. Wells, "adapt or perish, now as ever, is nature's inexorable imperative." Superbugs are nature's revenge on humans for their ingenuity. For decades antibiotics, which work by honing in on particular bacteria, have been the chief line of defense against infection. There is growing urgency for the judicious assessment of both conventional and innovative strategies with regard to antibiotic use, infection control, molecular detection of pathogens and adequate treatment of multidrug-resistant organisms in hospitals, especially critical care units. Financial restraints, changing demographics, an aging population and the limited introduction of new antibiotics have established an imperative for utilization of goal directed strategies in infection prevention and control. Research and development of both clinical and environmental weapons to combat these adversaries is essential if man is to adapt, not perish, in this fight for survival. This article will provide a snapshot of advances in infection prevention and control, including evidence based design, as they relate to the critical care environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».