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Enregistrement W4406365506 · doi:10.1002/9781683670438.cmph0112

Clinical Breakpoints and Epidemiological Cutoff Values

2023· other· en· W4406365506 sur OpenAlexaff
Philippe J. Dufresne, Jeff Fuller

Notice bibliographique

RevueClinMicroNow · 2023
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreSte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCutoffBreakpointEpidemiologyComputational biologyMedicineComputer scienceBiologyGeneticsPhysicsInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Interpreting the value of in vitro susceptibility test results relies not only on the quality and standardization of test methods but also on the quality and standardization of the methods used to derive interpretive thresholds. Clinical breakpoints (CBPs) are developed from a collection of in vitro and in vivo data so that the interpretation of a susceptibility test result correlates with the likelihood of a good patient outcome. Epidemiological cutoff values, which categorize MIC values as wild‐type or non‐wildtype, are developed strictly from in vitro MIC data and correlate with the likelihood of a cultured isolate harboring an acquired mechanism of resistance to the tested antimicrobial agent. Clinical and Laboratory Standards Institute CBPs have been developed for the echinocandins, fluconazole, and voriconazole against the more common species of Candida as well as for voriconazole against Aspergillus fumigatus . EUCAST provides CBPs for yeasts and molds for susceptibility testing performed according to its broth microdilution protocol.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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