Pyogenic and Non-pyogenic Spinal Infections: Diagnosis and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Spinal Infection (SI) is an infection of vertebral bodies, intervening disc, and/or adjoining para-spinal tissue. It represents less than 10% of all skeletal infections. There are numerous factors that predispose to developing a SI. Due to the low specificity of signs, delayed diagnosis is common. Hence, SI may be associated with poor outcomes. Diagnosis of SI must be supported by clinicopathological and radiological findings. MRI is a reliable modality of choice. Treatment options vary according to the site of the infection, disease progression, neurology, presence of instability, and general condition of the subject. Conservative treatment (orthosis/ bed-rest + antibiotics) is recommended during the early course with no/ lesser degree of neurological involvement and to medically unfit patients. Nevertheless, when conservative measures alone fail, surgical interventions must be considered. The use of concomitant antimicrobial drugs intravenously during initial duration followed by oral administration is a necessity. Controversies exist regarding the optimal duration of antimicrobial therapy, yet never given less than six weeks. Heterogeneity in clinical picture and associated co-morbidities with a range of treatment modalities are available; however, a common applicable guideline for SI does not exist. Managing SI must be tailored on a case-to-case basis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».