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Enregistrement W2912646524 · doi:10.1017/ice.2018.348

Why do susceptible bacteria become resistant to infection control measures? A <i>Pseudomonas</i> biofilm example

2019· letter· en· W2912646524 sur OpenAlexfundno aff
Leandro Reus Rodrigues Perez

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésBiofilmMicrobiologyBacteriaContent (measure theory)PseudomonasBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

for patients with suspected or proven respiratory viral infection.This protocol would err on the side of caution in an attempt to mitigate the risk of transmission to healthcare workers and others."The Centers for Disease Control and Prevention (CDC), the Association of periOperative Registered Nurses (AORN), the Occupational Safety and Health Administration (OSHA), and others recommend similar protective measures: to use "(m)ask and goggles or a face shield : : : Use during patient care activities likely to generate splashes or sprays of blood, body fluids, secretions, or excretions."Incidence data demonstrate that guidance is neither protective nor prescriptive enough.Because most mucus membrane exposures occur to the eyes and because eye protection use is low (2.8%-12.8%),more specific guidance needs to include use not only "when splashes or sprays are likely" but also with elements of measure, control, and surveillance (occupational health, environmental health and safety, industrial hygiene, employee health, infection prevention, etc. rounds).Healthcare employers should improve availability and accessibility of protective eyewear in patient, exam, and procedure rooms, similar to including infection prevention and control caddies (gloves, gowns) for transmission-and contact-based or isolation precautions.Given the increasing prevalence in patients with coinfection of human immunodeficiency virus (HIV) and hepatitis C virus (HCV), hepatitis B virus (HBV), tuberculosis (TB), and multidrug-resistant organisms (MDROs) such as MRSA, protecting healthcare personnel is more critical than ever.8-10 A single eye exposure can result in transmission of 1 or more pathogenic organisms that can result in occupational illness or infection.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0390,029
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,232 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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