There should be no ESKAPE for febrile neutropenic cancer patients: the dearth of effective antibacterial drugs threatens anticancer efficacy
Notice bibliographique
Résumé
The success of modern anticancer treatment is a composite function of enhanced efficacy of surgical, radiation and systemic treatment strategies and of our collective clinical abilities in supporting patients through the perils of their cancer journeys. Despite the widespread availability of antibacterial therapies, the threat of community- or healthcare facility-acquired bacterial infection remains a constant risk to patients during this journey. The rising prevalence of colonization by multidrug-resistant (MDR) bacteria in the population, acquired through exposure from endemic environments, antimicrobial stewardship and infection prevention and control strategies notwithstanding, increases the likelihood that such organisms may be the cause of cancer treatment-related infection and the likelihood of antibacterial treatment failure. The high mortality associated with invasive MDR bacterial infection increases the likelihood that many patients may not survive long enough to reap the benefits of enhanced anticancer treatments, thus threatening the societal investment in the cancer journey. Since cancer care providers arguably no longer have, and are unlikely to have in the foreseeable future, the antibacterial tools to reliably rescue patients from harm's way, the difficult ethical debate over the risks and benefits of anticancer treatments must now be reopened.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».