Aetiology of hospital-acquired pneumonia and trends in antimicrobial resistance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Hospital-acquired pneumonia (HAP) and ventilator-associated pneumonia (VAP) continue to present very significant diagnostic and management challenges. The development, introduction and use of a wider range of immunosuppressive therapies are leading to a broader spectrum of microorganisms causing HAP and VAP. The persistent clinical dilemma regarding their cause is that detection of a microorganism from a respiratory tract sample does not necessarily signify it is the causative agent of the pneumonia. The ever-increasing antibiotic resistance problem means that HAP and VAP are becoming progressively more difficult to treat. In this article, we review the cause, antimicrobial resistance, diagnosis and treatment of HAP and VAP and encapsulate recent developments and concepts in this rapidly moving field. RECENT FINDINGS: Although the microbial causes of HAP and VAP remain at present similar to those identified in previous studies, there are marked geographical differences. Resistance rates among Gram-negative bacteria are continually increasing, and for any species, multiresistance is the norm rather than the exception. The development and introduction of rapid point-of-care diagnostics may improve understanding of the cause of HAP and VAP and has immense potential to influence the treatment and clinical outcomes in HAP/VAP, with patients likely to receive much faster, microorganism-specific treatment with obvious downstream improvements to clinical outcome and antimicrobial stewardship. SUMMARY: We describe recent trends in aetiology of HAP and VAP and recent trends in antimicrobial resistance, including resistance mechanisms causing particular concern. The potential for novel molecular diagnostics to revolutionize the diagnosis and treatment of HAP/VAP is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».