Infectious Disease Management through Point-of-Care Personalized Medicine Molecular Diagnostic Technologies
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».