Rapporter des souvenirs importuns : les voyages et les bactéries pharmacorésistantes
Bibliographic record
Abstract
La résistance aux antimicrobiens constitue une importante menace à la santé publique, tant à l'échelle internationale qu'au Canada.La grande variabilité de la résistance aux antimicrobiens que l'on observe d'une région à l'autre et l'augmentation actuelle des voyages internationaux entraînent un risque important d'acquisition et de transmission d'organismes pharmacorésistants.Les voyages de pays à revenu élevé vers des pays à revenu faible et moyen, particulièrement sur le sous-continent indien, présentent les risques les plus élevés d'acquisition d'entérobactéries pharmacorésistantes.Les facteurs de risque de contraction d'organismes pharmacorésistants lors d'un voyage comprennent les soins médicaux reçus à l'étranger, la diarrhée du voyageur et l'utilisation d'antibiotiques.Les professionnels de la santé peuvent jouer un rôle important dans la prévention des dangers pour la santé des voyageurs, en informant les patients au sujet du risque de contracter des organismes pharmacorésistants, ainsi qu'en prescrivant des antibiotiques lorsqui'ils sont indiqués contre la diarrhée du voyageur et un traitement empirique personnalisé pour les patients présentant une infection après un voyage.
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 | 0.008 |
| 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 | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".