Notice bibliographique
Résumé
Serratia marcescens is an opportunistic nosocomial pathogen with significant implications for burn care due to its multidrug resistance, virulence, and ability to colonize hospital environments. This retrospective study, conducted at an American Burn Association Verified Burn Centre, reviewed 22 cases of S. marcescens infections from 2015 to 2020. Patients exhibited a mean total body surface area (TBSA) burned of 28% (range: 2%-71%), with 68% sustaining burns >20% TBSA and 40.9% presenting with inhalation injuries. The pathogen was most commonly isolated from sputum (36%) and burn wound tissue (50%), with a mean time to positive culture of 8.7 days. Early-onset infections were associated with increased mortality, particularly in patients with major burns, as five out of seven such individuals succumbed to infection. The overall mortality rate was 23%, despite timely antibiotic administration. Targeted topical antimicrobials, such as Dakin's solution, nanocrystalline silver, and polyhexamethylene biguanide, offer potential benefits but lack robust evidence for optimal use. Stronger clinical data are needed to guide their application and improve outcomes. These findings underscore the need for enhanced surveillance, refined treatment strategies, and research into S. marcescens management in burn care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».