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Notice bibliographique
Résumé
Interactive Case Based discussion on Systemic Fungal Infections. Fungal infections are an increasing cause of morbidity and mortality in immunocompromised and critically ill patients. As we treat an increasingly aging population, prolong life with immunosuppressive therapy for a variety of disorders and administer broad spectrum antibiotics, the risk of fungal infections increases. An increasing incidence of invasive candidiasis, aspergillosis and zygomycosis has been reported from India. As we do not have a subspeciality of infectious diseases, an Internal Medicine specialist is often called upon to give advice regarding the diagnosis and treatment of suspected or proven fungal infection. It is therefore important to know the diagnostic criteria and therapeutic options for treating such disorders. There is a paucity of good mycological laboratories in the country. Fortunately the options for therapy have increased in the past decade but many clinicians may not be familiar with these newly licensed agents. Most of the evidence based guidelines for management of systemic fungal infections are based on experience of patients of acute leukemia and bone marrow transplantation due to the high incidence of fungal infections in this population. These can provide a framework for management in general medical patients who acquire similar infections. In this symposium we have invited a number of eminent authorities from India and Canada, to provide a
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,149 | 0,042 |
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 ».