Optimizing Antibacterial Therapy for Community-Acquired Respiratory Tract Infections in Children in an Era of Bacterial Resistance
Notice bibliographique
Résumé
The spread of antibacterial resistance in bacteria that commonly cause childhood community-acquired respiratory tract infections (RTIs), such as acute otitis media, community-acquired pneumonia, and acute pharyngitis, is a major healthcare problem. One of the foremost concerns is the rapid increase in penicillin, macrolide, and multidrug resistance in Streptococcus pneumoniae. There is also a rising prevalence of macrolide resistance in Streptococcus pyogenes in pockets of the United States, and beta-lactamase production in Haemophilus influenzae is widespread. Although data are limited, some evidence suggests that resistance to antibacterials can impair bacteriologic and clinical outcomes in childhood RTIs. Optimizing antibacterial use is important both in the care of individual patients and within strategies to address the wider problem of antibacterial resistance. This involves encouraging judicious antibacterial use (i.e., reducing overuse for viral infection and prophylaxis), and preventing misuse through the wrong choice, dosage, and duration of therapy. Given that initial therapy is usually empiric, antibacterials used to treat community-acquired RTIs in children should ideally have the following properties: an optimal targeted spectrum of activity; high clinical and bacteriologic efficacy against respiratory pathogens, including resistant strains; simple, short-course therapy; and good tolerability and palatability. New antibacterials will continue to have a role in the treatment of RTIs in children, especially where resistance compromises existing therapies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».