Management and prevention of drug resistant infections in burn patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite modern advances, the primary cause of death after burns remains infection and sepsis. A key factor in determining outcomes is colonization with multi-drug resistant (MDR) organisms. Infections secondary to MDR organisms are challenging due to lack of adequate antibiotic treatment, subsequently prolonging hospital stay and increasing risk of adverse outcomes.Areas covered: This review highlights the most frequent organisms colonizing burn wounds as well as the most common MDR bacterial infections. Additionally, we discuss different treatment modalities and MDR infection prevention strategies as their appropriate management would minimize morbidity and mortality in this population. We conducted a search for articles on PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane, Scopus and UpToDate with applied search strategies including a combination of: “burns, ‘thermal injury,’ ‘infections,’ ‘sepsis,’ ‘drug resistance,’ and ‘antimicrobials.’Expert opinion: Management and prevention of MDR infections in burns is an ongoing challenge. We highlight the importance of preventative over therapeutic strategies, which are easy to implement and cost-effective. Additionally, targeted, limited use of antimicrobials can be beneficial in burn patients. A promising future area of investigation within this field is post-trauma microbiome profiling. Currently, the best treatment strategy for MDR in burn patients is prevention.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle