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Enregistrement W2560743844 · doi:10.1177/2054358116678206

Peritoneal Dialysis–Related Peritonitis Due to <i>Abiotrophia defectiva</i>

2016· article· en· W2560743844 sur OpenAlexaff
Nikhil Shah, Prenilla Naidu, Robert P. Pauly

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeritoneal dialysisPeritonitisHemodialysisInternal medicineGastroenterologyPeritoneal fluidDialysisSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Abiotrophia defectiva is a fastidious aerobic gram-positive bacterium which is part of the normal flora of the human oral cavity. It is an unusual cause of peritoneal dialysis–related peritonitis. Case Presentation: We present a case of a man in his fifties with end-stage renal failure secondary to polycystic kidney disease who presented with a cloudy peritoneal fluid effluent and a cell count of 35 620 × 10 6 cells/L with 90% polymorphonuclear cells. The fluid was cultured per unit protocol, and the organism was identified as Abiotrophia defectiva. Post–peritonitis dialysis technique review revealed frequent lapses in the use of facemask and hand washing during cycler connection and disconnection. The patient responded well to vancomycin; however, he subsequently developed ultrafiltration failure and symptoms of fluid overload and uremia and was transferred to home hemodialysis. Conclusions: Abiotrophia defectiva is an unusual cause of peritoneal dialysis–related peritonitis. The organism is a normal commensal of the oral cavity and may cause peritonitis in patients with nonadherence to dialysis technique. In our case, the infection was followed by peritoneal membrane failure and transfer to hemodialysis. It remains to be seen if peritonitis with Abiotrophia defectiva heralds a worse outcome.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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