Consensus document on controversial issues for the treatment of hospital-associated pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital-associated pneumonia (HAP) remains an important cause of morbidity and mortality despite advances in antimicrobial therapy. Many aspects of the treatment of HAP caused by multi-resistant Gram-positive microorganisms have been extensively studied, but controversial issues remain. CONTROVERSIAL ISSUES: The aim of this GISIG (Gruppo Italiano di Studio sulle Infezioni Gravi) working group - a panel of multidisciplinary experts - was to define recommendations for some controversial issues using an evidence-based and analytical approach. The controversial issues were: (1) Is combination antibiotic therapy or monotherapy more effective in the treatment of HAP? (2) What role do pharmacokinetic/pharmacodynamic antibiotic features have as a guide in the selection of treatment for HAP? (3) Is a de-escalation approach for the management of HAP effective? An analysis of the studies published up until April 2009 is presented and discussed in detail. METHODS: A systematic literature search using PubMed, MEDLINE, and EMBASE databases and the Cochrane Library was performed. A matrix was created to extract evidence from original studies using the CONSORT method to evaluate randomized clinical trials and the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for case-control studies, longitudinal cohorts, and retrospective studies. The GRADE method for grading quality of evidence was applied.
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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 | 0,139 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».