Defining the black box: a narrative review of factors associated with adverse outcomes from severe <i>Clostridioides difficile</i> infection
Notice bibliographique
Résumé
In the United States, Clostridioides difficile infection (CDI) is the leading cause of healthcare-associated infection, affecting nearly half a million people and resulting in more than 20,000 in-hospital deaths every year. It is therefore imperative to better characterize the intricate interplay between C. difficile microbial factors, host immunologic signatures, and clinical features that are associated with adverse outcomes of severe CDI. In this narrative review, we discuss the implications of C. difficile genetics and virulence factors in the molecular epidemiology of CDI, and the utility of early biomarkers in predicting the clinical trajectory of patients at risk of developing severe CDI. Furthermore, we identify associations between host immune factors and CDI outcomes in both animal models and human studies. Next, we highlight clinical factors including renal dysfunction, aging, blood biomarkers, level of care, and chronic illnesses that can affect severe CDI diagnosis and outcome. Finally, we present our perspectives on two specific treatments pertinent to patient outcomes: metronidazole administration and surgery. Together, this review explores the various venues of CDI research and highlights the importance of integrating microbial, host, and clinical data to help clinicians make optimal treatment decisions based on accurate prediction of disease progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».