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Enregistrement W2043273387 · doi:10.1097/bor.0b013e3283476cd8

Infections in the lupus patient: perspectives on prevention

2011· review· en· W2043273387 sur OpenAlexaff
Claire Barber, Wayne L. Gold, Paul R. Fortin

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Rheumatology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkCanadian Rheumatology Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationSystemic lupus erythematosusIntensive care medicineTuberculosisCytomegalovirusImmunologyAntibiotic prophylaxisViral hepatitisIncidence (geometry)AntibioticsInternal medicineViral diseaseDiseaseVirusHerpesviridae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Infections are one of the most common causes of morbidity, hospitalization and death in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). The aim of the review is to describe an approach to screening and prevention of infections in patients with SLE based on recent evidence. RECENT FINDINGS: This review summarizes what is known about the incidence and risk factors for infection in SLE as well as the limitations of the current literature. An approach to screening for infections such as tuberculosis and viral hepatitis is described as well as use of prophylactic agents and vaccinations. SUMMARY: We recommend screening for infectious comorbidities such as tuberculosis and viral hepatitis at the first clinical encounter in patients with lupus in addition to recommending pneumococcal vaccination and yearly influenza vaccination. There is currently limited evidence to support antibiotic prophylaxis for SLE patients on immunosuppressive agents to prevent penumocystis or to support screening for cytomegalovirus and further study is required. Lastly, timely antibiotic treatment in patients with lupus who are hospitalized with infectious complications is important, as delayed antibiotic treatment may be associated with increased mortality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations76
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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