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Enregistrement W2158640421 · doi:10.1111/ijd.13010

New and emerging concepts in managing and preventing community‐associated methicillin‐resistant <i>Staphylococcus aureus</i> infections

2015· review· en· W2158640421 sur OpenAlexaff
Aditya K. Gupta, Danika C.A. Lyons, Ted Rosén

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Dermatology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStaphylococcus aureusHygieneMethicillin-resistant Staphylococcus aureusTransmission (telecommunications)Intensive care medicineStaphylococcal Skin InfectionsSkin infectionIntervention (counseling)Infection controlStaphylococcal infectionsDermatologyBacteriaPathologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) infections occurring within communities are increasing and can affect healthy individuals who have had little to no experience with hospital or healthcare settings (community-associated MRSA, CA-MRSA). CA-MRSA infections have multiple presentations which can make diagnosis and timely treatment difficult yet often manifest as a skin and soft tissue infection (SSTI) requiring dermatological intervention. There is emerging evidence of multiple environmental sources of bacteria that may contribute to recurrence. As with other infections, preventing transmission and recurrence depends on adherence to hand-washing and personal hygiene practices. Pharmaceutical intervention should be culture- rather than empirically-guided. The goal of this review is to provide dermatologists with a brief summary of the diagnostic features of CA-MRSA infections and updated strategies for management and prevention of transmission and recurrence of CA-MRSA infections, infections likely to present to dermatology offices.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,389
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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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