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Enregistrement W2343275902 · doi:10.1183/23120541.00001-2016

Antibiotic preferences for childhood pneumonia vary by physician type and European region

2016· article· en· W2343275902 sur OpenAlexfundno aff
Julia Bielicki, Charlotte Barker, Alike W. van der Velden, Mike Sharland, Diego Van Esso, Adamos Hadjipanayis, Stefano del Torso, Zachi Grossman

Notice bibliographique

RevueERJ Open Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and ImmunityEuropean CommissionUniversity of SouthamptonSeventh Framework ProgrammeUniversity of CyprusUniversität Basel
Mots-clésMedicinePrimary careMedical prescriptionPneumoniaFamily medicineAntibioticsAmbulatoryIntensive care medicineNursingSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibiotics are the most commonly prescribed medicines for acutely unwell children worldwide [1]. Many of these antibiotic prescriptions are issued in a primary care setting [2–4]. Despite this, a robust evidence base for agent selection in primary care is lacking for many childhood indications, including community-acquired pneumonia (CAP). In an era of increasing antibiotic resistance, with optimal antibiotic use being paramount to preserve this precious resource, trials involving ambulatory patients representative of those seen in primary care are needed to address this gap. Survey of EAPRASnet and @PREPARE_EUROPE members reveals heterogeneity of antibiotic choice for childhood pneumonia <http://ow.ly/4mIS2P> We would like to thank all EAPRASnet and PREPARE participants who completed the survey. We are also grateful to Lucy Yardley (University of Southampton, Southhampton, UK) for providing critical input into the survey design.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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