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Enregistrement W2144249871 · doi:10.1086/599809

Doripenem: A New Carbapenem in the Treatment of Nosocomial Infection

2009· review· en· W2144249871 sur OpenAlexaff
Lionel A. Mandell

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsJanssen Scientific AffairsPfizer
Mots-clésDoripenemMedicineIntensive care medicinePneumoniaPseudomonas aeruginosaCarbapenemAcinetobacterAntimicrobialVentilator-associated pneumoniaAntibiotic resistanceAntibioticsDrug resistanceMeropenemIntensive care unitMicrobiologyInternal medicineBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Difficult-to-treat infections caused by gram-negative pathogens are common in the hospital setting, particularly those caused by Pseudomonas aeruginosa, Acinetobacter species, and extended-spectrum beta-lactamase-producing Enterobacteriaceae, all of which are capable of developing resistance to common antimicrobial agents. New drugs are urgently needed to combat this threat. In this supplement, researchers in infectious diseases discuss the role of doripenem, a newly approved carbapenem, in the treatment of serious nosocomial infections and review new data on doripenem for the treatment of nosocomial pneumonia, including ventilator-associated pneumonia. The topics addressed include antimicrobial resistance and the available therapeutic options against gram-negative pathogens, the in vitro activity of doripenem, the efficacy and safety of intravenous infusion of doripenem, and the clinical and economic consequences of ventilator-associated pneumonia. Based on the strength of the clinical evidence presented, doripenem appears to provide broad-spectrum coverage and antipseudomonal activity, leading to advantageous clinical outcomes, particularly in patients at risk of infection with drug-resistant pathogens.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,346 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations22
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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