Management of infectious disease syndromes in thoracic organ transplants and mechanical circulatory device recipients: a Delphi panel
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Antimicrobial misuse contributes to antimicrobial resistance in thoracic transplant (TTx) and mechanical circulatory support (MCS) recipients. This study uses a modified Delphi method to define the expected appropriate antimicrobial prescribing for the common clinical scenarios encountered in TTx and MCS recipients. METHODS: An online questionnaire on managing 10 common infectious disease syndromes was submitted to a multidisciplinary Delphi panel of 25 experts from various disciplines. Consensus was predefined as 80% agreement for each question. Questions where consensus was not achieved were discussed during live virtual live sessions adapted by an independent process expert. RESULTS: An online survey of 62 questions related to 10 infectious disease syndromes was submitted to the Delphi panel. In the first round of the online questionnaire, consensus on antimicrobial management was reached by 6.5% (4/62). In Round 2 online live discussion, the remaining 58 questions were discussed among the Delphi Panel members using a virtual meeting platform. Consensus was reached among 62% (36/58) of questions. Agreement was not reached regarding the antimicrobial management of the following six clinical syndromes: (1) Burkholderia cepacia pneumonia (duration of therapy); (2) Mycobacterium abscessus (intra-operative antimicrobials); (3) invasive aspergillosis (treatment of culture-negative but positive BAL galactomannan) (duration of therapy); (4) respiratory syncytial virus (duration of antiviral therapy); (5) left ventricular assist device deep infection (initial empirical antimicrobial coverage) and (6) CMV (duration of secondary prophylaxis). CONCLUSION: This Delphi panel developed consensus-based recommendations for 10 infectious clinical syndromes seen in TTx and MCS recipients.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».