La prophylaxie antibiotique pour les enfants ayant des infections urinaires récurrentes
Bibliographic record
Abstract
La prophylaxie antibiotique n’est plus recommandée systématiquement en cas d’infections urinaires. Un grand nombre d’enfants doivent recevoir une prophylaxie pour prévenir une infection, et l’antibiorésistance est une préoccupation importante dans le traitement des infections urinaires d’origine communautaire. Les auteurs examinent les résultats de trois grandes études récentes, en s’attardant sur l’efficacité de la prophylaxie, et présentent des recommandations. Les infections urinaires sont une cause courante de maladie aiguë chez les nourrissons et les jeunes enfants. On estime que 8 % des filles et 2 % des garçons en ont contracté une avant l’âge de sept ans et que le taux de récurrence se situe entre 10 % et 30 %.[1] La Société canadienne de pédiatrie a récemment mis à jour les lignes directrices et les recommandations relatives au diagnostic des infections urinaires, qu’il faut consulter pour savoir comment prélever et analyser l’urine, comment interpréter les résultats et quelles stratégies thérapeutiques privilégier.[2] Le présent document de principes porte sur les données publiées au sujet de l’efficacité de la prophylaxie après une infection urinaire chez les nourrissons et les jeunes enfants.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".