PREVALENZA MARCATORI SIEROLOGICI HBV ED HCV NEGLI OPERATORI SANITARI - A.S. N. 6 DI LAMEZIA TERME
Bibliographic record
Abstract
Introduzione.In questo studio viene riportata l'incidenza e la resistenza alle penicilline (ox-res) di stafilococchi (staf) isolati da campioni clinici pervenuti in 7 microbiologie romane, appartenenti al gruppo di studio sulle Resistenze Batteriche nelle Infezioni Ospedaliere (SEERBIO).Materiali e Metodi.Gli antibiogrammi (ATB) sono stati eseguiti nel periodo 2001-02 su ceppi clinici tramite sistemi automatici e riuniti in unico database.Risultati.Sono stati analizzati 6754 staf.(23% su 28.830 ATB totali) di cui 3102 (46%) oxa-res.Aumento di staf del 2% nel 2002 ma con diminuzione degli oxa-res del 2% rispetto al 2001.Il maggior numero di Staf-oxa-res è stato isolato nelle rianimazioni (ICU, 69%) e nelle Chirurgie (61%) con diminuzione del 10% nel 2002.Tale riduzione riguarda anche: medicine -6%, ambulatori -1%, ematologie -62%, DH -1%.Il 16% degli staf di cui 17% oxa-res deriva da campioni ambulatoriali.Le ICU hanno l'incidenza maggiore di S.aureus Oxa-res (63% media, 68% 2001, 59% 2002), le chirurgie (48% media, 56% 2001, 42% 2002), le medicine (25% media), DH (16%), le ematologie (15%) e gli ambulatori (12%).Tra i coag.neg,S.epi.rappresenta il 55% del totale seguito da S.haemo.(15%) e S.hom.(8%).La oxares nei coag.neg.è variata nel periodo d'osservazione (55% nel 2001 e 40% nel 2002).Tra i coag.negisolati l'oxa-res è almeno del 35%, massima in S.xilosus (75%) seguito da S.haem.(62%) e S.epid.. e S.hom.(57%).Inoltre, si è notata la presenza di S.haem resistenti alla teicoplanina (12% nel 2001 e 16% nel 2002).Discussione.Accanto alla riduzione della oxa-res nel 2002 si è osservato che il 16% degli staf ambulatoriali è oxa-res, dimostrando una diffusione extraospedaliera del problema.Tuttavia, l'oxa-res nelle ICU e nelle chirurgie permane elevata.Infine l'incidenza di ceppi teico-resistenti può rendere il trattamento più complesso.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".