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Enregistrement W2090563089 · doi:10.3390/ijerph10094274

Strategies to Minimize Antibiotic Resistance

2013· review· en· W2090563089 sur OpenAlexaff
Chang-Ro Lee, I. H. Cho, Byeong Chul Jeong, Sang Hee Lee

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2013
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRural Development AdministrationNational Research Foundation of KoreaMinistry of Oceans and FisheriesMyongji UniversityMinistry of Science, ICT and Future PlanningNational Research Foundation
Mots-clésAntibioticsAntibiotic resistanceMedicineAntimicrobial stewardshipIntensive care medicineAntimicrobialInfection controlAntibiotic StewardshipMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibiotic resistance can be reduced by using antibiotics prudently based on guidelines of antimicrobial stewardship programs (ASPs) and various data such as pharmacokinetic (PK) and pharmacodynamic (PD) properties of antibiotics, diagnostic testing, antimicrobial susceptibility testing (AST), clinical response, and effects on the microbiota, as well as by new antibiotic developments. The controlled use of antibiotics in food animals is another cornerstone among efforts to reduce antibiotic resistance. All major resistance-control strategies recommend education for patients, children (e.g., through schools and day care), the public, and relevant healthcare professionals (e.g., primary-care physicians, pharmacists, and medical students) regarding unique features of bacterial infections and antibiotics, prudent antibiotic prescribing as a positive construct, and personal hygiene (e.g., handwashing). The problem of antibiotic resistance can be minimized only by concerted efforts of all members of society for ensuring the continued efficiency of antibiotics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations444
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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