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Enregistrement W4389989925 · doi:10.3389/frabi.2023.1329081

Focusing on antimicrobial resistant infections –are we missing the forest for the trees and the patients for pathogens?

2023· article· en· W4389989925 sur OpenAlexaff
Alexander Lawandi, Sameer S. Kadri, John H. Powers

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Antibiotics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNIH Clinical CenterNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésIntensive care medicineIncentivePsychological interventionAntimicrobialMedicineQuality of life (healthcare)Antibiotic resistanceBiologyAntibioticsNursingMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance (AMR) is a challenge because it is associated with worse patient outcomes. To solve the problem will take development of interventions and policies which improve patient outcomes by prolonging survival, improving patient symptoms, function and quality of life. Logically, we should look to focusing resources in areas that would have the greatest impact on public health. AMR takes the approach of focusing on individual pathogens and "pathogen-focused" development. However, evaluating overall infections and their impact on patient outcomes reveals that 17 of 18 infection deaths are associated with susceptible pathogens. Here we discuss recentering on patients and patient outcomes instead of pathogens, and propose six suggestions on how a patient focus impacts areas and incentives for clinical research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,020
Communication savante0,0120,020
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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