Notice bibliographique
Résumé
Atypical pneumonia was first described in 1938, and over time, Mycoplasma, Legionella, and Chlamydophila were the agents commonly linked with community-associated atypical pneumonia. However, as technology has improved, so has our understanding of this clinical entity. It is now known that there are many agents linked with atypical pneumonia in the community, and many of these agents are also major causes of healthcare-associated pneumonia. This article discusses the history, epidemiology, and pathogenesis of infection; control of infection; clinical findings; diagnosis; and, where applicable, treatment of the agents of healthcare-associated atypical pneumonia. Bacterial agents include Legionella species, Mycoplasma pneumoniae, Chlamydophila species, and Coxiella burnetii. Although there are over 100 viruses that can cause respiratory tract infections, only a fraction of those have been defined in the context of healthcare-associated atypical pneumonia: adenovirus and human bocavirus (HBoV); rhinovirus; human coronaviruses (HCoV), including HCoV 229E, HCoV OC43, HCoV NL63, HCoV HKU1; members of the paramyxoviridae (parainfluenza viruses, human metapneumovirus, and respiratory syncytial virus); hantavirus; influenza; and severe acute respiratory syndrome (SARS) Co-V. Our knowledge about healthcare-associated atypical pneumonia will continue to evolve as newer pathogens are identified and as newer diagnostic modalities such as multiplex polymerase chain reaction are introduced.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».