Pseudomonas aeruginosa with NDM-1, DIM-1 and PME-1 β-lactamases, and RmtD3 16S rRNA methylase, encoded by new genomic islands
Notice bibliographique
Résumé
Guidelines advise the use of antibacterials (ABs) in the management of COPD exacerbations. COPD patients often have multiple comorbidities, such as diabetes mellitus and cardiac diseases, leading to polypharmacy. Consequently, drug–drug interactions (DDIs) may frequently occur, and may cause serious adverse events and treatment failure. (i) To review DDIs related to frequently prescribed ABs among COPD patients from observational and clinical studies. (ii) To improve AB prescribing safety in clinical practice by structuring DDIs according to comorbidities of COPD. We conducted a systematic review by searching PubMed and Embase up to 8 February 2018 for clinical trials, cohort and case–control studies reporting DDIs of ABs used for COPD. Study design, subjects, sample size, pharmacological mechanism of DDI and effect of interaction were extracted. We evaluated levels of DDIs and quality of evidence according to established criteria and structured the data by possible comorbidities. In all, 318 articles were eligible for review, describing a wide range of drugs used for comorbidities and their potential DDIs with ABs. DDIs between ABs and co-administered drugs could be subdivided into: (i) co-administered drugs altering the pharmacokinetics of ABs; and (ii) ABs interfering with the pharmacokinetics of co-administered drugs. The DDIs could lead to therapeutic failures or toxicities. DDIs related to ABs with clinical significance may involve a wide range of indicated drugs to treat comorbidities in COPD. The evidence presented can support (computer-supported) decision-making by health practitioners when prescribing ABs during COPD exacerbations in the case of co-medication.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».