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Enregistrement W2920766005 · doi:10.1093/mmy/myy067

Beyond tissue concentrations: antifungal penetration at the site of infection

2018· review· en· W2920766005 sur OpenAlexaff
Yanan Zhao, Brendan Prideaux, Shane R. Baistrocchi, Donald C. Sheppard, David S. Perlin

Notice bibliographique

RevueMedical Mycology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésAntifungalAntifungal drugAntifungal drugsDrugPenetration (warfare)EchinocandinsMedicineBiologyPharmacologyIntensive care medicineMicrobiologyVoriconazole

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite advances in antifungal therapy, invasive fungal infections remain a significant cause of morbidity and mortality worldwide. One important factor contributing to the relative ineffectiveness of existing antifungal drugs is insufficient drug exposure at the site of infection. Despite the importance of this aspect of antifungal therapy, we generally lack a full appreciation of how antifungal drugs distribute, penetrate, and interact with their target organisms in different tissue subcompartments. A better understanding of drug distribution will be critical to guide appropriate use of currently available antifungal drugs, as well as to aid development of new agents. Herein we briefly review current perspectives of antifungal drug exposure at the site of infection and describe a new technique, matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI) mass spectrometry imaging, which has the potential to greatly expand our understanding of drug penetration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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