A global perspective on improving patient care in uncomplicated urinary tract infection: expert consensus and practical guidance
Notice bibliographique
Résumé
Uncomplicated urinary tract infections (uUTIs) are a common problem in female patients. Management is mainly based on empirical prescribing, but there are concerns about overtreatment and antimicrobial resistance (AMR), especially in patients with recurrent uUTIs.A multidisciplinary panel of experts met to discuss diagnosis, treatment, prevention, guidelines, AMR, clinical trial design and the impact of COVID-19 on clinical practice.Symptoms remain the cornerstone of uUTI diagnosis, and urine culture is necessary only when empirical treatment fails or rapid recurrence of symptoms or AMR is suspected. Specific antimicrobials are first-line therapy (typically nitrofurantoin, fosfomycin, trimethoprim/sulfamethoxazole and pivmecillinam, dependent on availability and local resistance data). Fluoroquinolones are not first-line options for uUTIs primarily due to safety concerns but also rising resistance rates. High-quality data to support most non-antimicrobial approaches are lacking. Local AMR data specific to community-acquired uUTIs are needed, but representative information is difficult to obtain; instead, identification of risk factors for AMR can provide a basis to guide empirical antimicrobial prescribing. The COVID-19 pandemic has impacted the management of uUTIs in some countries and may have long-lasting implications for future models of care.Management of uUTIs in female patients can be improved without increasing complexity, including simplified diagnosis and empirical antimicrobial prescribing based on patient characteristics, including a review of recent antimicrobial use and past pathogen resistance profiles, drug availability and guidelines. Current data for non-antimicrobial approaches are limited. The influence of COVID-19 on telehealth could provide an opportunity to enhance patient care in the long term.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».