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Enregistrement W2056326279 · doi:10.1097/mcp.0000000000000052

Community-acquired pneumonia

2014· review· en· W2056326279 sur OpenAlexaff
Leah Remington, Wendy Sligl

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePneumoniaCommunity-acquired pneumoniaIntensive care medicineMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This review examines the epidemiology, diagnosis, prognosis, treatment and prevention of community-acquired pneumonia (CAP) in adults. RECENT FINDINGS: CAP is a significant cause of morbidity and mortality. Streptococcus pneumoniae is the most common CAP pathogen; however, microbial cause varies by geographic location and host factors. Identification of a microbial cause in CAP remains challenging - 30-65% of cases do not have a pathogen isolated. The use of molecular techniques in addition to culture, serology and urinary antigen testing has improved diagnostic yield. Scoring systems are useful for CAP prognostication and site of care decisions. Studies evaluating novel biomarkers including pro-B-type natriuretic peptide and procalcitonin suggest potential adjunctive roles in CAP prognosis. Guideline-based treatment for CAP has changed little in recent years. Effective and timely antimicrobial therapy is crucial in optimizing outcomes and should be based on local antimicrobial susceptibility patterns. Macrolides may have additional anti-inflammatory properties and a mortality benefit in severe CAP. Preventive strategies include immunization and modification of specific patient risk factors. SUMMARY: CAP is common and causes considerable morbidity and mortality. A comprehensive approach including advanced diagnostic testing, effective and timely antimicrobial therapy and prevention is required to optimize CAP outcomes.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeAutre devis
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

Citations44
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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