Severe Infections in Obstetrics and Gynecology: How Early Surgical Intervention Saves Lives
Notice bibliographique
Résumé
Obstetricians and gynecologists commonly encounter many different infections. Early recognition and treatment of these infections is crucial. On many occasions, the use of antimicrobials alone is sufficient; however, in some instances, even with antimicrobials, early surgical intervention is necessary to treat the source of infection and prevent further dissemination. This review article focuses on the epidemiology, diagnosis and management of some of the aggressive microorganisms encountered in obstetrics and gynecology. A full literature review of why early surgical intervention is critical to saving lives was conducted. Clostridial species, Streptococcus pyogenes and Staphylococcus aureus bacteria are outlined in this review, given their aggressive ability to progress into disseminating sepsis, toxic shock syndrome and necrotizing soft tissue infections. This review serves as a guide to assist obstetricians and gynecologists with making life-saving decisions on early surgical intervention when encountering such critically ill patients. An algorithmic approach is also illustrated that an obstetrician gynecologist can follow when encountering such microorganisms. J Clin Gynecol Obstet. 2016;5(1):1-16 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jcgo368w
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».