Use of antibiotics in companion animals
Notice bibliographique
Résumé
Der Arbeitskreis „Antibiotikaresistenz“ der Deutschen Veterinärmedizinischen Gesellschaft e. V. hat unter dem Thema „Anwendung von Antibiotika bei Kleintieren“ verschiedene Aspekte dieses Themenkomplexes näher beleuchtet. In einer Einleitung wird die Rolle von Kleintieren in Deutschland aus einer statistischen Sichtweise beschrieben. Anschließend werden zunächst die arzneimittelrechtlichen Vorgaben und Leitlinien erläutert, die den rechtlichen Rahmen für den Einsatz antimikrobieller Wirkstoffe bei Kleintieren darstellen. Die pharmakologischen Eigenschaften der wichtigsten für Hund und Katze zugelassenen Wirkstoffe werden in einer Übersicht dargestellt und beschrieben. Diese stellen eine wesentliche Grundlage für die Auswahl des im Einzelfall einzusetzenden Antibiotikums dar. Die neuesten Daten aus dem Nationalen Resistenzmonitoringprogramm GERM-Vet geben wichtige Informationen zur Empfindlichkeitslage der an Infektionsprozessen von Hunden und Katzen beteiligten bakteriellen Erreger in Deutschland. Die Antibiotikatherapie besonders schwieriger Erreger wird in dem Abschnitt zu Problemkeimen bei Hund und Katze beschrieben. Im abschließenden Kapitel zum Antibiotikamanagement in der Kleintierpraxis werden die im Rahmen eines Therapieplans vor der Antibiotikatherapie zu berücksichtigenden Entscheidungsprozesse erläutert und näher beschrieben.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».