MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3215520605 · doi:10.15537/smj.2021.42.12.20210624

Skin and soft tissue infections in hospitalized cancer patients

2021· article· en· W3215520605 sur OpenAlexaff
Huda Khalifah Almutairi, Oluwaseun Egunsola, Afaf Almutairi, Salha M. Al-Dossary, Rana S. Alshammasi, Dalal Salem Al-Dossari, Sheraz Ali

Notice bibliographique

RevueSaudi Medical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCellulitisIncidence (geometry)Internal medicineEpidemiologyBreast cancerRetrospective cohort studyCancerAntimicrobialSurgeryObservational studySkin cancerDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To assess the clinical and epidemiological characteristics of hospitalized cancer patients with skin and soft-tissue infections (SSTIs). METHODS: An observational retrospective study was conducted between March 2016 and December 2020 at the Oncology Department of King Saudi Medical City, Riyadh, Saudi Arabia. Patients with complicated and uncomplicated SSTIs were included. RESULTS: A total of 204 cancer patients with SSTIs were evaluated. The incidence of SSTIs was 1.67% (204/12,203). Breast cancer (39%) was the most common solid tumor in all patients with SSTIs. Exit site infection (n=84, 41.2%) was the most common SSTI in cancer patients, followed by wound infection (n=72, 35.3%), and cellulitis (n=44, 21.5%). The majority of patients received appropriate antimicrobial therapy (n=150, 73.5%). CONCLUSION: This study has shown a modest incidence of SSTIs in hospitalized cancer patients, with many of the patients received appropriate antimicrobial therapy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSaudi Medical JournalMême sujetStreptococcal Infections and TreatmentsTravaux en français237 207