Infectious Disease Management through Point-of-Care Personalized Medicine Molecular Diagnostic Technologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Infectious disease management essentially consists in identifying the microbial cause(s) of an infection, initiating if necessary antimicrobial therapy against microbes, and controlling host reactions to infection. In clinical microbiology, the turnaround time of the diagnostic cycle (>24 hours) often leads to unnecessary suffering and deaths; approaches to relieve this burden include rapid diagnostic procedures and more efficient transmission or interpretation of molecular microbiology results. Although rapid nucleic acid-based diagnostic testing has demonstrated that it can impact on the transmission of hospital-acquired infections, we believe that such life-saving procedures should be performed closer to the patient, in dedicated 24/7 laboratories of healthcare institutions, or ideally at point of care. While personalized medicine generally aims at interrogating the genomic information of a patient, drug metabolism polymorphisms, for example, to guide drug choice and dosage, personalized medicine concepts are applicable in infectious diseases for the (rapid) identification of a disease-causing microbe and determination of its antimicrobial resistance profile, to guide an appropriate antimicrobial treatment for the proper management of the patient. The implementation of point-of-care testing for infectious diseases will require acceptance by medical authorities, new technological and communication platforms, as well as reimbursement practices such that time- and life-saving procedures become available to the largest number of patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle