Tackling antimicrobial resistance in lower urinary tract infections: treatment options
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Urinary tract infections (UTIs) are among the most common infectious diseases occurring in either the community or healthcare settings. A wide variety of bacteria are responsible for causing UTIs, however extra-intestinal pathogenic E. coli or ExPEC) remains the most common etiological agent. Since 2000, resistance to antibiotics emerged globally among ExPEC and is causing delays in appropriate therapy with subsequent increased morbidity and mortality. AREAS COVERED: The aim of this review article is to provide an overview on the definitions, etiology, treatment guidelines (including agents for infections due to antimicrobial resistant bacteria) of lower UTIs and to highlight recent aspects on antimicrobial resistance of ExPEC. Expert commentary: For patients with acute uncomplicated lower UTIs, nitrofurantoin, trimethoprim-sulfamethoxazole, fosfomycin or pivmecillinam should be prescribed for a 1-5 day course depending on the agent used. Single-dose fosfomycin is an excellent option for uncomplicated lower UTIs and has had similar clinical and/or bacteriological efficacy for 3- or 7-day regimens for alternate agents (i.e., ciprofloxacin, norfloxacin, cotrimoxazole or nitrofurantoin).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».