Recommendations for approaches to meticillin‐resistant staphylococcal infections of small animals: diagnosis, therapeutic considerations and preventative measures.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple drug resistance (MDR) in staphylococci, including resistance to the semi-synthetic penicillinase-resistant penicillins such as meticillin, is a problem of global proportions that presents serious challenges to the successful treatment of staphylococcal infections of companion animals. OBJECTIVES: The objective of this document is to provide harmonized recommendations for the diagnosis, prevention and treatment of meticillin-resistant staphylococcal infections in dogs and cats. METHODS: The authors served as a Guideline Panel (GP) and reviewed the literature available prior to September 2016. The GP prepared a detailed literature review and made recommendations on selected topics. The World Association of Veterinary Dermatology (WAVD) provided guidance and oversight for this process. A draft of the document was presented at the 8th World Congress of Veterinary Dermatology (May 2016) and was then made available via the World Wide Web to the member organizations of the WAVD for a period of three months. Comments were solicited and posted to the GP electronically. Responses were incorporated by the GP into the final document. CONCLUSIONS: Adherence to guidelines for the diagnosis, laboratory reporting, judicious therapy (including restriction of use policies for certain antimicrobial drugs), personal hygiene, and environmental cleaning and disinfection may help to mitigate the progressive development and dissemination of MDR staphylococci.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».