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Enregistrement W4247913450 · doi:10.1201/b16593-18

Hsp90 Governs Dispersion and Drug Resistance of Fungal Biofi lms

2014· book-chapter· en· W4247913450 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueApple Academic Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchAmerican Heart Association
Mots-clésDispersion (optics)Materials sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, fungal pathogens have emerged as a predominant cause of human disease, especially in immunocompromised individuals. The number of acquired fungal bloodstream infections has increased by ~207% in this timeframe [1], [2], [3]. Although diverse species are capable of causing infection, a few prevail as the most prevalent cause of disease. Candida and Aspergillus species together account for ~70% of all invasive fungal infections, with Candida albicans and Aspergillus fumigatus prevailing as the leading causal agents of opportunistic mycoses [2]. Candida species are the fourth leading cause of hospital acquired bloodstream infections in the United States with mortality rates estimated at 40% [4], [5]. The profound economic consequences of Candida infections can be demonstrated by the ~$1.7 billion spent annually on treating candidemia in the United States alone [6]. Further, A. fumigatus is the most common etiological agent of invasive aspergillosis, with a 40-90% mortality rate [7]. In patients with pulmonary disorders such as asthma or cystic fibrosis, A. fumigatus infection can cause allergic bronchopulmonary aspergillosis leading to severe complications. For these fungal species, there are numerous factors that contribute to the pathogenicity and recalcitrance of resulting infections to antifungal treatment, including the ability to evolve and maintain resistance to conventional antifungal therapy [1].

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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