Non-antibiotic strategies for the prevention/treatment of<i>Clostridium difficile</i>infection
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clostridium difficile infection has become a serious concern in both hospital and secondary healthcare environments. In the presence of repeated or prolonged antibiotic treatment, the C. difficile spores can germinate in the colon and produce toxins that cause colonic inflammation and diarrhea. The standard treatment for C. difficile-associated disease (CDAD) usually involves the withdrawal of the antibiotic treatment that led to the CDAD followed by a course of oral metronidazole or vancomycin, but there has been an increasing number of treatment failures and recurrences of disease. Over the past 10 – 15 years, researchers have begun exploring the possibility of using alternative means to combat C. difficile infection. Objective/methods: Over the course of the past 5 years, there has been a considerable amount of patent literature focused on non-antibiotic alternatives, including passive and active immunizations, monoclonal antibodies, antitoxins, inert binders and probiotic therapies. Results/conclusion: Current antibiotic therapies for the treatment of CDAD are not as effective as they once were. There is some promising work on non-antibiotic alternatives for CDAD prevention and treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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.
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 ».