MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4315705080 · doi:10.1111/anae.15946

Viral infections in critical care: a narrative review

2023· review· en· W4315705080 sur OpenAlexfundno aff
Andrew Conway Morris, Anna Smielewska

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council CanadaUK Research and InnovationMedical Research CouncilBoston Scientific Corporation
Mots-clésMedicineIntensive care medicinePandemicIntensive careIntensive care unitTransmission (telecommunications)Infection controlWorkloadCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyVirologyInfectious disease (medical specialty)PathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viral infections form a substantial part of the intensive care workload, even before the recent and ongoing COVID-19 pandemic. The growing availability of molecular diagnostics for viral infections has led to increased recognition of these pathogens. This additional information, however, provides new challenges for interpretation and management. As the SARS-CoV-2 pandemic has amply demonstrated, the emergence and global spread of novel viruses are likely to provide continued challenges for critical care physicians into the future. This article will provide an overview of viral infections relevant to the critical care physician, discussing the diagnosis and management of respiratory viral infections, blood borne and enteric viruses. We will also discuss herpesviridae complications, commonly seen due to reactivation of latent infections. Further, we explore some rarer and emerging viruses, including recognition of viral haemorrhagic fevers, and briefly discuss post-viral syndromes which may present to the intensive care unit. Finally, we will discuss infection control and its importance in preventing nosocomial viral transmission.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,002

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,336 · 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.

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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnaesthesiaMême sujetRespiratory viral infections researchTravaux en français237 207