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Enregistrement W4248099217 · doi:10.36849/jdd.5745

Do Antimicrobial Resistance Patterns Matter? An Algorithm for the Treatment of Patients With Impetigo

2021· review· en· W4248099217 sur OpenAlexaff
Lawrence A. Schachner, Anneke Andriessen, Latanya Benjamin, Cristina Claro, Lawrence F. Eichenfield, Susanna Esposito, Linda M. Keller, Leon Kircik, Pearl Kwong, Catherine McCuaïg

Notice bibliographique

RevueJournal of Drugs in Dermatology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImpetigoAntimicrobialDermatologyAlgorithmMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Impetigo, a highly contagious bacterial skin infection commonly occurring in young children, but adults may also be affected. The superficial skin infection is mainly caused by Staphylococcus aureus (S. aureus) and less frequently by Streptococcus pyogenes (S. pyogenes). Antimicrobial resistance has become a worldwide concern and needs to be addressed when selecting treatment for impetigo patients. An evidence-based impetigo treatment algorithm was developed to address the treatment of impetigo for pediatric and adult populations. Methods: An international panel of pediatric dermatologists, dermatologists, pediatricians, and pediatric infectious disease specialists employed a modified Delphi technique to develop the impetigo treatment algorithm. Treatment recommendations were evidence-based, taking into account antimicrobial stewardship and the increasing resistance to oral and topical antibiotics. Results: The algorithm includes education and prevention of impetigo, diagnosis and classification, treatment measures, and follow-up and distinguishes between localized and widespread or epidemic outbreaks of impetigo. The panel adopted the definition of localized impetigo of fewer than ten lesions and smaller than 36 cm2 area affected in patients of two months and up with no compromised immune status. Resistance to oral and topical antibiotics prescribed for the treatment of impetigo such as mupirocin, retapamulin, fusidic acid, have been widely reported. Conclusions: When prescribing antibiotics, it is essential to know the local trends in antibiotic resistance. Ozenoxacin cream 1% is highly effective against S. pyogenes and S. aureus, including methycyllin-susceptible and resistant strains (MRSA), and may be a suitable option for localized impetigo.J Drugs Dermatol. 20(2):134-142. doi:10.36849/JDD.2021.5475 THIS ARTICLE HAD BEEN MADE AVAILABLE FREE OF CHARGE. PLEASE SCROLL DOWN TO ACCESS THE FULL TEXT OF THIS ARTICLE WITHOUT LOGGING IN. NO PURCHASE NECESSARY. PLEASE CONTACT THE PUBLISHER WITH ANY QUESTIONS.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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