Challenges in managing Pseudomonas aeruginosa in non-cystic fibrosis bronchiectasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An Expert Forum was held at the 2014 European Respiratory Society International Congress to address issues involved in the management of Pseudomonas aeruginosa infection in patients with non-cystic fibrosis bronchiectasis (NCFB). Multiple studies have found that chronic P. aeruginosa infection is associated with more severe disease and higher morbidity and mortality. OVERVIEW: Participants discussed appropriate management of P. aeruginosa infection at three stages: 1) first isolation, including eradication protocols; 2) during exacerbations; and 3) during chronic infection, including long-term antibiotic therapy to reduce the severity of symptoms and frequency of exacerbations. Topics covered included frequency of sputum cultures, antibiotic treatment at first isolation and for exacerbations, optimal use of inhaled antibiotics, indications for long-term therapy, and treatment regimens that may reduce the frequency or severity of symptoms. Electronic polling and roundtable discussions followed by expert insights were used to address these topics. Significant diversity in management practices was reported among different countries and centres, and in many cases clinical management was at variance with published guidelines. CONCLUSIONS: This Expert Forum identified standardised terminology, clinician training, additional research into management strategies, and the development of new drugs as areas requiring improvement for the optimal management of P. aeruginosa in NCFB.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».