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Enregistrement W4390394958 · doi:10.37811/cl_rcm.v7i6.8900

Clostridioides Difficile: Infección, Diagnóstico y Tratamientos Prometedores. Revisión Bibliográfica

2023· article· es· W4390394958 sur OpenAlexaff
Nubia Guzmán Rodríguez, Mabel Guzmán

Notice bibliographique

RevueCiencia Latina Revista Científica Multidisciplinar · 2023
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFecal bacteriotherapyHumanitiesClostridium difficileMicrobiologyAntibioticsPhilosophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clostridioides difficile (CD), la bacteria responsable de infecciones intestinales que se manifiestan tras el uso de antibióticos, puede desencadenar desde síntomas leves hasta colitis pseudomembranosa. El diagnóstico implica pruebas de heces y, en casos graves, colonoscopias. Aunque el tratamiento inicial incluye antibióticos, el trasplante fecal, restaurador de la microbiota intestinal, ha demostrado una efectividad superior al 90% en infecciones recurrentes. A pesar de los desafíos y cuestionamientos, su uso cuenta con el respaldo de la FDA. Por otro lado, otras investigaciones están explorando el uso de aislados bacterianos y esporas como alternativas para la prevención y tratamiento de la infección para mitigar los posibles efectos secundarios que conlleva el uso de los trasplantes fecales. Además, aunque su eficacia no está claramente establecida, en ciertos casos el empleo de probióticos también es considerado como una medida preventiva durante el uso de antibióticos. A pesar de los avances en las estrategias de tratamiento para esta infección, la prevención sigue siendo fundamental, y se logra mediante precauciones en el uso de antibióticos y prácticas de higiene que permitan controlar estas infecciones.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,038
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,008

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,297 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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