Acute infections of the central nervous system in children and adults: diagnosis and management
Notice bibliographique
Résumé
Central nervous system infections are due to different microorganisms such as viruses, bacteria, mycobacteria, fungi, amoebas, and other parasites. The etiology depends on multiple risk factors, and it defines the infection location because some microorganisms prefer meninges, brain tissue, cerebellum, brain stem or spinal cord. The microorganisms induce diseases in the nervous system through direct invasion, neurotoxin production, and the triggered immune response. To determine the infection etiology, there are several diagnostic tests which may be conducted with cerebrospinal fluid, blood, respiratory and stool samples. These tests include but are not limited to direct microscopic examination of the sample, stains, cultures, antigenic tests, nucleic acid amplification tests, metagenomic next-generation sequencing, immunologic biomarker and neuroimaging, especially contrast-enhanced magnetic resonance imaging. The treatment may consist of specific antimicrobial treatment and supportive standard care. Since viruses have no specific antiviral treatment, antimicrobial treatment is mainly targeted at non-viral infections. This article will focus on diagnosis and treatment of acute acquired infections of the central nervous system beyond the neonatal period. The discussion defines the disease, provides the clinical presentation, explains the etiology and risk factors, and briefly mentions potential complications. This updated review aims to provide the reader with all the elements needed to adequately approach a patient with a central nervous system infection. Mycobacterium tuberculosis infection, Cryptococcus spp. infection and vaccines are not within the scope of this article.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».