Notice bibliographique
Résumé
Sir—I thank Dr. Lapin for pointing out the error regarding the reference by Merle-Melet et al. [1] in my recent article “Foodborne Listeriosis” [2]. Indeed, the study by Merle-Melet et al. suggests that a combination of amoxicillin and trimethoprim-sulfamethoxazole (TMP-SMZ), not rifampin, may be preferable to ampicillin and aminoglycoside for the treatment of listeriosis. The intracellular location of Listeria monocytogenes suggests that an antibiotic that has good intracellular activity, such as TMP-SMZ or rifampin, might eradicate this population of sequestered organisms. When used as a single agent, trimethoprim appears to have more activity than does sulfamethoxazole, but the combination of the 2 agents is highly active in vivo. Rifampin is also highly active in vitro and, although not synergistic, may be additive in its effect; therefore, a combination of rifampin and TMP-SMZ would be worth consideration for the treatment of a patient who is allergic to penicillin. Although in vitro antagonism between ampicillin and rifampin has been demonstrated [3, 4], the combination is active in in vitro models of infection. An excellent review of antibiotic treatment of listeriosis recently has been published by Hof et al. [5].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,015 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».