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Enregistrement W2152980051 · doi:10.1093/jac/dks512

There should be no ESKAPE for febrile neutropenic cancer patients: the dearth of effective antibacterial drugs threatens anticancer efficacy

2013· review· en· W2152980051 sur OpenAlexaff
Eric J. Bow

Notice bibliographique

RevueJournal of Antimicrobial Chemotherapy · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineAntimicrobial stewardshipCancerAntibioticsPopulationAntimicrobialInternal medicineAntibiotic resistanceEnvironmental healthBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations51
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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