Notice bibliographique
Résumé
MRSA/MRSE infections appear to be increasing in prevalence and virulence. Prevalence has increased from 2.4% of all infected TJAs in 1975 to 37% in 2006. In addition work from several centers has shown that cure rates for these infections are far below that of nonresistant organisms. In a recent study from our institution 50 consecutive cases of MRSA/MRSE were treated with two-stage exchange with a Prostalac spacer as the interval operation. Final reinfection rate was 18% which was far worse than the 4% failure reported from our center in MS staph species. This high failure rate is supported by work from other centers. Clearly with the increasing prevalence and virulence of MRSA/MRSE new strategies are needed. The rest of this talk will focus on 2 different strategies: prevention and treatment. Prevention strategies can either target carriers or all patients. In a study by Kim et al. carriers were targeted and they reported a 50% reduction in surgical site infections. At our institution a recent program was implemented where all surgical patients were targeted. Results from this will be presented. While prevention strategies seem quite hopeful new treatment options have to be looked at. Traditionally vancomycin has been the mainstay of local and systemic treatment. Other options currently being explored include such agents as fusidic acid, daptomycin and liniazid. Research is looking at the effectiveness of these agents both locally and systemically. MRSA/MRSE infections are becoming increasingly difficult to treat. New strategies for combatting these will include both new prevention and treatment strategies as outlined in this talk.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,016 |
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 ».