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Enregistrement W2018982307 · doi:10.1097/01253092-200603001-00096

Antibiotics Administration and Risk of Fungal Infection in Burns

2006· article· en· W2018982307 sur OpenAlexaff
David Bracco, M. Dubois, P Deroy, E Sirdar, N Morrissette, L Duranceau, Philippe Eggimann

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibioticsMedicineColonizationIncidence (geometry)Prospective cohort studyRisk factorInternal medicineMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to antibiotics is a major risk factor for fungal infections (1). Alterations of the gut and skin flora allows progressive colonization by Candida sp, which may result in an invasive candidiasis (2). The impact varies among different classes of antibiotics, and cephalosporins have the more pronounced effect in non burned patients. We explore the impact of exposure to different classes of antibiotics on candida colonization in burned patients. Using our prospective research clinical database, we included all burned patients consecutively admitted from July 1st 2002 to September 20th 2005, until discharge or first candida identified. Antibiotics were classified according to the WHO criteria. Systematic screening cultures were routinely performed in all patients. The incidence of colonization was compared according to the type of antibiotics used and expressed as odd ratios and we calculated the number of patients to be exposed to antibiotics to become colonized. Over 3 years, we included 404 burned patients. 280 (69%) received antibiotics and 75 (27% of them) become colonized by Candida, as compared to no colonization in those not exposed to antibiotics (OR 45.1). The risk was correlated with the antibiotic selection pressure ((Figure). All classes were associated with significant risk of candida colonization, except cephalosorins (Table)

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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