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Enregistrement W4294904311 · doi:10.1093/jpids/piac052

Opportunistic Pathogens in Cystic Fibrosis: Epidemiology and Pathogenesis of Lung Infection

2022· review· en· W4294904311 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Pediatric Infectious Diseases Society · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversité de MontréalSickKids FoundationCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystic fibrosisStenotrophomonas maltophiliaNontuberculous mycobacteriaMedicineAchromobacterPseudomonas aeruginosaEpidemiologyBurkholderiaMicrobiologyPopulationImmunologyRespiratory tract infectionsStenotrophomonasBiologyTuberculosisRespiratory systemPathologyPseudomonasBacteriaInternal medicineMycobacterium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cystic fibrosis (CF) is one of the most common life-shortening genetic diseases in Caucasians. Due to abnormal accumulation of mucus, respiratory failure caused by chronic infections is the leading cause of mortality in this patient population. The microbiology of these respiratory infections includes a distinct set of opportunistic pathogens, including Pseudomonas aeruginosa, Burkholderia spp., Achromobacter spp., Stenotrophomonas maltophilia, anaerobes, nontuberculous mycobacteria, and fungi. In recent years, culture-independent methods have shown the polymicrobial nature of lung infections, and the dynamics of microbial communities. The unique environment of the CF airway predisposes to infections caused by opportunistic pathogens. In this review, we will highlight how the epidemiology and role in disease of these pathogens in CF differ from that in individuals with other medical conditions. Infectious diseases (ID) physicians should be aware of these differences and the specific characteristics of infections associated with CF.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,301 · 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