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Enregistrement W4393232167 · doi:10.1177/08968608241237400

Unusual and complicated peritonitis: Your questions answered

2024· review· en· W4393232167 sur OpenAlexaff
Sijia Zheng, Joanne M. Bargman

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritonitisPeritoneal dialysisMedicineIntensive care medicineAntimicrobialPseudomonas aeruginosaAntibiotic resistanceAntibioticsPopulationSurgeryMicrobiologyEnvironmental healthBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective treatment of infections is a growing challenge owing to antimicrobial resistance. Peritoneal dialysis (PD) patients experience more frequent hospitalisations than the general population and have greater exposure to antibiotics, making them particularly vulnerable to this threat. Over the last decade, we have noted a surge in cases of complicated peritoneal dialysis–associated peritonitis (PD peritonitis) caused by antimicrobial-resistant organisms, including extended-spectrum beta-lactamase (ESBL), AmpC beta-lactamase-producing Enterobacterales, Pseudomonas aeruginosa and fungi. Practitioners must be alert to these organisms, seek early recognition of these resistance patterns and make timely adjustments in order to avoid delay in treatment that may increase risk of PD catheter removal and technique failure. We present a case of successful treatment of ESBL peritonitis, highlight its challenges, while providing guidance on management of other unusual and complicated PD peritonitis.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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