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Enregistrement W2125931009

Evidence-based treatment of acute infective conjunctivitis: Breaking the cycle of antibiotic prescribing.

2009· article· en· W2125931009 sur OpenAlexaff
Kari L. Visscher, Cindy Hutnik, Mary Thomas

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntibioticsEtiologyCochrane LibraryMEDLINEComplaintIntensive care medicineLimitingPediatricsMeta-analysisInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To discover the best treatments for acute infective conjunctivitis and to discern whether antibiotics are necessary for the resolution of bacterial conjunctivitis in particular. QUALITY OF EVIDENCE: MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Database of Systematic reviews were searched. Findings were limited to full-text articles from core clinical journals in the English language, and are based on level I or level II evidence. Clinical Evidence was also searched, from which moderate-quality results have been cited. MAIN MESSAGE: Infective conjunctivitis should be managed conservatively, with antibiotics prescribed either after a delayed period if symptoms do not improve within 3 days of onset, or not at all. This approach helps to prevent the medicalization of the condition (reducing consultations for future occurrences) and discourages the unnecessary use of antibiotics, which might delay diagnosis of other serious red eye conditions. Physicians and patients should be educated on the self-limiting nature of the condition to increase compliance with conservative treatment and change the management expectations of parents and schools. CONCLUSION: Acute infective conjunctivitis is the most common ocular complaint dealt with in family practice; its viral and bacterial etiologies are difficult to distinguish on clinical grounds alone. Evidence suggests that properly educating patients with written information materials is the most effective way to manage this simple ailment and increase patient satisfaction.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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