MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387972066 · doi:10.1007/s11908-023-00822-8

Next Steps: Studying Diabetic Foot Infections with Next-Generation Molecular Assays

2023· article· en· W4387972066 sur OpenAlexaff
Caitlin Sande, Zoë J. Boston, Lindsay Kalan, Meghan B. Brennan

Notice bibliographique

RevueCurrent Infectious Disease Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityHealth Sciences CentreMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésDiabetic footComputational biologyMedicineDiabetes mellitusBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of Review: In 2019, the International Working Group on the Diabetic Foot voiced six concerns regarding the use of molecular microbiology techniques for routine diagnosis of infection complicating diabetic foot ulcers. The purpose of this review is to evaluate contemporary evidence addressing each of these concerns and describe promising avenues for continued development of molecular microbiology assays. Recent Findings: Since 2019, the feasibility of conducting metagenomic and metatranscriptomic studies on diabetic foot ulcer samples has been shown. However, these preliminary studies used small samples with concerns for selection bias. We await larger-scale, longitudinal studies, potentially using the recently formed Diabetic Foot Consortium, to identify microbiome profiles associated with infection and patient outcomes. How these results would translate into a clinical diagnostic requires further clarification. Summary: High-throughput molecular microbiology techniques are not yet ready for clinical adoption as first-line diagnostics. However, moving from amplicon sequencing to metagenomic and metatranscriptomic studies has the potential to significantly accelerate development of assays that might meaningfully impact patient care.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Infectious Disease ReportsMême sujetDiabetic Foot Ulcer Assessment and ManagementTravaux en français237 207