Antimicrobial susceptibility testing: An updated primer for clinicians in the era of antimicrobial resistance: Insights from the Society of Infectious Diseases Pharmacists
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.
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial susceptibility testing (AST) is a critical function of the clinical microbiology laboratory and is essential for optimizing care of patients with infectious diseases, monitoring antimicrobial resistance (AMR) trends, and informing public health initiatives. Several methods are available for performing AST including broth microdilution, agar dilution, and disk diffusion. Technological advances such as the development of commercial automated susceptibility testing platforms and the advent of rapid diagnostic tests have improved the rapidity, robustness, and clinical application of AST. Numerous accrediting and regulatory agencies are involved in the process of AST and setting and revising breakpoints, including the U.S. Food and Drug Administration and the Clinical and Laboratory Standards Institute. Challenges to optimizing AST include the emergence of new resistance mechanisms, the development of new antimicrobial agents, and generation of new data requiring updates and revisions to established methods and breakpoints. Together, the challenges in AST methods and their interpretation create important opportunities for well-informed clinicians to improve patient outcomes and provide value to antimicrobial stewardship programs, especially in the setting of rapidly changing and increasing AMR. Addressing AST challenges will involve continued development of new technologies along with collaboration between clinicians and the laboratory to facilitate optimal antimicrobial use, combat the increasing burden of AMR, and inform the development of novel antimicrobials. This updated primer serves to reinforce important principles of AST, and to provide guidance on their implementation and optimization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle