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Enregistrement W2113764094 · doi:10.1111/jvim.14627

Antimicrobial use Guidelines for Treatment of Respiratory Tract Disease in Dogs and Cats: Antimicrobial Guidelines Working Group of the International Society for Companion Animal Infectious Diseases

2017· article· en· W2113764094 sur OpenAlexaff
Michael R. Lappin, J. Blondeau, D.M. Boothe, Edward B. Breitschwerdt, Luca Guardabassi, D. H. Lloyd, Mark G. Papich, Shelley C. Rankin, Jane E. Sykes, John Turnidge, J. Scott Weese

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Internal Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensUniversity of GuelphSaskatoon Medical ImagingUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisUniversity of MissouriNorth Carolina State UniversityOhio State University
Mots-clésMedicineAntimicrobialIntensive care medicineCompanion animalInfectious disease (medical specialty)CATSClinical trialRespiratory tract infectionsDiseaseRespiratory tractRespiratory systemInternal medicineVeterinary medicineMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Respiratory tract disease can be associated with primary or secondary bacterial infections in dogs and cats and is a common reason for use and potential misuse, improper use, and overuse of antimicrobials. There is a lack of comprehensive treatment guidelines such as those that are available for human medicine. Accordingly, the International Society for Companion Animal Infectious Diseases convened a Working Group of clinical microbiologists, pharmacologists, and internists to share experiences, examine scientific data, review clinical trials, and develop these guidelines to assist veterinarians in making antimicrobial treatment choices for use in the management of bacterial respiratory diseases in dogs and cats.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations368
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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