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Enregistrement W4206582787 · doi:10.31083/j.rcm2301015

Bacteria and the growing threat of multidrug resistance for invasive cardiac interventions

2022· review· en· W4206582787 sur OpenAlexafffund
Grant N. Pierce, Craig Resch, Muntahi Mourin, Pavel Dibrov, Elena Dibrov, Amir Ravandi

Notice bibliographique

RevueReviews in Cardiovascular Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfective Endocarditis Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineIntensive care medicineAntibioticsAntibiotic resistanceDiseaseMultiple drug resistanceCoronary artery diseaseCardiologyInternal medicineMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasive cardiovascular procedures which include heart transplantations, congenital heart surgery, coronary artery bypass grafts, cardiac valve repair and replacement, and interventional cardiac electrophysiology procedures represent common mechanisms to treat a variety of cardiovascular diseases across the globe. The majority of these invasive approaches employ antibiotics as a regular and obligatory feature of the invasive procedure. Although the growing incidence of bacterial resistance to currently used antibiotics threatens to curtail the use of all interventional surgical techniques, it remains an underappreciated threat within the arsenal of cardiovascular therapies. It is reasonable to expect that the continued overuse of antibiotics and the frequent management of coronavirus disease 2019 (COVID-19) infected patients with high doses of antibiotics will inevitably accentuate the rise of multidrug resistance. The purpose of this article is to heighten awareness of the role of bacterial infections in cardiovascular disease, the use of antibiotics in today's cardiovascular surgical theaters, the threat facing cardiovascular surgery should multidrug resistance continue to rise unabated, and the development of new antibiotic platforms to solve this problem.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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