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Enregistrement W2547341976 · doi:10.1186/s13613-016-0207-8

Cytomegalovirus infection in immunocompetent critically ill adults: literature review

2016· review· en· W2547341976 sur OpenAlexaff
Awad Al‐Omari, Fadi Aljamaan, Waleed Alhazzani, Samer Salih, Yaseen M. Arabi

Notice bibliographique

RevueAnnals of Intensive Care · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineCytomegalovirusAnesthesiologyIntensive care unitDiseaseCritically illIncidence (geometry)Intensive careMechanical ventilationImmunologyViral diseaseInternal medicineHerpesviridaePathologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytomegalovirus (CMV) infection is increasingly recognized in critically ill immunocompetent patients. Some studies have demonstrated an association between CMV disease and increased mortality rates, prolonged intensive care unit and hospital length of stay, prolonged mechanical ventilation, and nosocomial infections. However, there is a considerable controversy whether such association represents a causal relationship between CMV disease and unfavorable outcomes or just a marker of the severity of the critical illness. Detection of CMV using polymerase chain reaction and CMV antigenemia is the standard diagnostic approach. CMV may have variety of clinical manifestations reflecting the involvement of different organ systems. Treatment of CMV in critical care is challenging due to diagnostic challenge and drug toxicity, and building predictive model for CMV disease in critical care setting would be promising to identify patients at risk and starting prophylactic therapy. Our objective was to broadly review the current literature on the prevalence and incidence, clinical manifestations, potential limitations of different diagnostic modalities, prognosis, and therapeutic options of CMV disease in critically ill patients.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations118
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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