Infectious Diseases: What You May Have Missed in 2022
Notice bibliographique
Résumé
In 2022, COVID-19 remained the infectious disease at the top of most internal medicine physicians' minds. However, it was not the only infectious disease that was the topic of clinically relevant research that year. This article highlights some important infectious disease evidence unrelated to COVID-19 that was published in 2022. The literature was screened for sound new evidence relevant to internal medicine specialists and subspecialists whose focus of practice is not infectious diseases. The publications highlighted relate to various organisms in different patient populations. One article provides insight into the role of Helicobacter pylori eradication in the treatment of functional dyspepsia. The descriptive epidemiology of bacterial (Staphylococcus aureus) and viral (mpox) infections are the focus of 2 other articles. Several articles address the management of resistant and difficult-to-treat infections: multidrug-resistant gram-negative infections, resistant HIV-1, rifampin-resistant tuberculosis, cryptococcal meningitis, and invasive fungal infection in the setting of neutropenia. Another article provides data on effective HIV preexposure prophylaxis in women, an understudied population. Finally, given the urgent need to reduce inappropriate use of antibiotics, an article on antibiotic stewardship for hospitalized patients with presumed sepsis in a non–intensive care unit setting is also included.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».