Consenso latinoamericano para definir, categorizar y notificar patógenos multirresistentes, con resistencia extendida o panresistentes
Bibliographic record
Abstract
Se presenta un consenso latinoamericano que permite estandarizar las definiciones de los diferentes niveles de resistencia a los antimicrobianos en bacterias de importancia en salud pública. Se describen los criterios de inclusión y exclusión para las metodologías a utilizar y para los antibióticos a incluir (por disponibilidad, relevancia y existencia de puntos de corte). Como propuesta piloto se eligieron tres microorganismos gramnegativos de gran impacto en el ambiente hospitalario (Klebsiella pneumoniae, Pseudomonas aeruginosa y Acinetobacter spp.). La falta de puntos de corte para ciertos antibióticos (por ejemplo, tigeciclina, fosfomicina y colistina), claves para el tratamiento de infecciones causadas por estos patógenos que presentan multirresistencia o resistencia extendida, llevó a la necesidad de discutir y consensuar puntos de corte provisorios para la vigilancia de la resistencia a estos fármacos. Se abordó y consensuó también el uso de pruebas de sensibilidad alternativas a los métodos aprobados por las guías internacionales, de aplicación más sencilla como pruebas de rutina en los laboratorios de bacteriología clínica. El principal beneficio de este documento es proporcionar a los laboratorios latinoamericanos un marco estandarizado y consensuado para la identificación y la vigilancia constante y unificada de microorganismos resistentes. Las recomendaciones incluidas en este documento son el resultado consensuado por los representantes de los laboratorios nacionales de referencia de los países que integran la Red Latinoamericana de Vigilancia de la Resistencia a los Antibióticos coordinada por la Organización Panamericana de la Salud.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".