Causative Pathogens, Antibiotic Susceptibility, and Characteristics of Patients with Bacterial Septic Arthritis over Time
Notice bibliographique
Résumé
Septic arthritis is an important concern for rheumatologists in the evaluation of joint disease. The incidence of these infections is estimated at 4–10 cases per 100,000 patient-years, and the mortality rate ranges between 4% and 50%1,2. Management of septic arthritis remains a challenge because inappropriate treatment can lead to irreversible joint destruction. Over the past decade, the prevalence of antimicrobial-resistant pathogens, including methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) and multidrug-resistant (MDR) gram-negative bacilli (GNB), has increased in the United States. More recently, S. aureus with reduced susceptibility to vancomycin has been reported3,4. There are only limited data that describe the incidence and outcomes of patients with septic arthritis caused by S. aureus with reduced susceptibility to vancomycin or MDR GNB. The objective of our study was to investigate the trends of causative pathogens, antibiotic susceptibility, and characteristics of patients with bacterial septic arthritis in the era of multidrug resistance. The institutional review board of Boston Medical Center approved this analysis (H-34459). A retrospective chart … Address correspondence to Dr. S. Jinno, Section of Rheumatology, Department of Medicine, Boston University School of Medicine, Boston, Massachusetts 02118, USA. E-mail: sadaoj{at}gmail.com
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».