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Enregistrement W2093977858 · doi:10.1097/01.qco.0000136927.29802.68

Epidemiology and control of antibiotic resistance in the intensive care unit

2004· review· en· W2093977858 sur OpenAlexaboutno aff
Jean Carlet, Adel Ben Ali, Annie Chalfine

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Infectious Diseases · 2004
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntibiotic resistanceAntibioticsTransmission (telecommunications)Intensive care medicineIsolation (microbiology)Infection controlMedical prescriptionIntensive care unitIntensive carePublic healthInfectious disease (medical specialty)EpidemiologyDiseaseEnvironmental healthNursingMicrobiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Resistance to antibiotics is very high in the intensive care units of many countries, although there are several exceptions. Some infections are becoming extremely difficult to treat. The risk of cross-transmission of those strains is very high. This review focuses on recent data (2003 to the present) that may help understanding and dealing with this serious public health problem. RECENT FINDINGS: Intensive care units can be considered as 'factories' for creating, disseminating and amplifying resistance to antibiotics, for many reasons: importation of resistant microorganisms at admission, selection of resistant strains with an extensive use of broad-spectrum antibiotics, cross-transmission of resistant strains via the hands or the environment. Some national programs can be considered as failures, as in the UK and the USA. Other countries have been able to maintain a low level of resistance (Scandinavian countries, Netherlands, Switzerland, Germany, Canada). There is clearly an 'inoculum effect' above which preventive measures become poorly efficient. Several preventive measures have been proposed including preventive isolation, systematic screening at admission, local, national or international antibiotic guidelines, antibiotic prescriptions advice by infectious-disease teams, antibiotic prevention with selective digestive decontamination, antibiotic strategies such as 'cycling', or rather, for some authors, the use of an 'à la carte' antibiotic strategy which could be considered as a 'patient-to-patient antibiotic rotation'. SUMMARY: There is obviously an international concern regarding the level of resistance to antibiotics in the intensive-care-unit setting. A strong program including prevention of cross-transmission and better usage of antibiotics seems to be needed in order to be successful. We do not know if this kind of program will enable countries with a very high endemic level of resistance to decrease the level in future years.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations88
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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