MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3213133939 · doi:10.2174/1573405617666211117143203

Pyogenic and Non-pyogenic Spinal Infections: Diagnosis and Treatment

2021· article· en· W3213133939 sur OpenAlexaff
Nandan Marathe, Giuseppe Tedesco, Anna Maria Chiesa, Abhinandan Reddy Mallepally, Maddalena Di Carlo, Riccardo Ghermandi, Gisberto Evangelisti, Marco Girolami, Valerio Pipola, Alessandro Gasbarrini

Notice bibliographique

RevueCurrent Medical Imaging Formerly Current Medical Imaging Reviews · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfectious Diseases and Tuberculosis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiological weaponDiseaseAntibioticsIntensive care medicineGuidelineNeurologyConcomitantSurgeryConservative treatmentAntimicrobialPediatricsInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Medical Imaging Formerly Current Medical Imaging ReviewsMême sujetInfectious Diseases and TuberculosisTravaux en français237 207