Evidence-based treatment of acute infective conjunctivitis: Breaking the cycle of antibiotic prescribing.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».