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Enregistrement W4213416807 · doi:10.3410/f.11547956.12596054

Faculty Opinions recommendation of Epidemiology of invasive candidiasis: a persistent public health problem.

2011· dataset· en· W4213416807 sur OpenAlexaff
Coleman Rotstein

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2011
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyCandida glabrataIntensive care medicinePopulationMortality rateInvasive candidiasisPublic healthAspergillosisAmphotericin BCandida albicansAntifungalInternal medicineEnvironmental healthImmunologyPathologyBiologyDermatologyFluconazole

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasive candidiasis (IC) is a leading cause of mycosis-associated mortality in the United States. We examined data from the National Center for Health Statistics and reviewed recent literature in order to update the epidemiology of IC. IC-associated mortality has remained stable, at approximately 0.4 deaths per 100,000 population, since 1997, while mortality associated with invasive aspergillosis has continued to decline. Candida albicans remains the predominant cause of IC, accounting for over half of all cases, but Candida glabrata has emerged as the second most common cause of IC in the United States, and several less common Candida species may be emerging, some of which can exhibit resistance to triazoles and/or amphotericin B. Crude and attributable rates of mortality due to IC remain unacceptably high and unchanged for the past 2 decades. Nonpharmacologic preventive strategies should be emphasized, including hand hygiene; appropriate use, placement, and care of central venous catheters; and prudent use of antimicrobial therapy. Given that delays in appropriate antifungal therapy are associated with increased mortality, improved use of early empirical, preemptive, and prophylactic therapies should also help reduce IC-associated mortality. Several studies have now identified important variables that can be used to predict risk of IC and to help guide preventive strategies such as antifungal prophylaxis and early empirical therapy. However, improved non-culture-based diagnostics are needed to expand the potential for preemptive (or early directed) therapy. Further research to improve diagnostic, preventive, and therapeutic strategies is necessary to reduce the considerable morbidity and mortality associated with IC. PMID: 17223626

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3420,255

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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