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Enregistrement W2034145824 · doi:10.1046/j.1440-1797.2000.00500.x

Exit‐site and catheter‐related infections in peritoneal dialysis: Problems and progress

2000· article· en· W2034145824 sur OpenAlexaff
Mrinal Dasgupta

Notice bibliographique

RevueNephrology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisCatheterSilasticPeritonitisSurgeryExit siteStaphylococcus aureusIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: Silastic peritoneal catheters are used routinely for peritoneal access in peritoneal dialysis (PD) because they are biocompatible. Catheter insertions are usually succeeded by bacterial adhesion and subsequent colonization of the catheter exit site. Despite the reduction in the proportion of peritonitis due to touch contamination, exit‐site and catheter‐related infections, particularly those caused by Staphylococcus aureus, remain the major cause of catheter loss and technique failure in PD. The peritonitis rate in the global PD population is steadily declining, but as the number of patients on PD increases by about 10% per year the stakes in infection control become greater, and one is forced to consider new options that will reduce the PD patient drop‐out rate. Three areas of promising advances in the prevention of exit‐site and catheter‐related infections are reviewed in this paper: (i) the use of prophylactic antibiotics to eliminate the nasal carriage of Staph. aureus and to reduce exit‐site infections; (ii) the Moncrief–Popovich catheter and implantation technique which reduces bacterial colonization of the catheter exit tunnel; (iii) new catheter implants composed in part of rigid biomaterials with antibacterial properties. This last category includes the silver‐coated silastic PD catheter, significant not only because it has great potential as a replacement for the silastic catheter, but also because it is a reminder that caution must be exercised before fully embracing new treatment options.

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)0,005
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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