MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4400216805 · doi:10.5114/ms.2024.140983

Enterococcus faecalis as a cause of infective endocarditis – systematic review of case reports

2024· article· en· W4400216805 on OpenAlexaboutno aff
Joanna Hajdys, Filip Bielec, Małgorzata Brauncajs, Dorota Pastuszak‐Lewandoska

Bibliographic record

VenueMedical Studies · 2024
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicInfective Endocarditis Diagnosis and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnterococcus faecalisInfective endocarditisEndocarditisEnterococcusMicrobiologyMedicineBiologyInternal medicineStaphylococcus aureusAntibioticsBacteria

Abstract

fetched live from OpenAlex

Wprowadzenie Bakterie z rodzaju Enterococcus odpowiadają za prawie 10% przypadków infekcyjnego zapalenia wsierdzia (IZW), co czyni je piątą pod względem częstości przyczyną tego schorzenia. W dostępnym piśmiennictwie opisano wiele przypadków enterokokowego IZW. Cel pracy Systematyczny przegląd opisów przypadków i próba znalezienia wspólnych cech charakteryzujących IZW wywoływane przez Enterococcus faecalis. Metody W grudniu 2022 roku przeszukano bazy PubMed, EBSCO i OVID. Do ostatecznej analizy włączono 28 publikacji zawierających opisy 89 przypadków IZW, którego przyczyną był E. faecalis. Wnioski Systematyczny przegląd opisów przypadków wykazał zwiększoną śmiertelność z powodu niewydolności wielonarządowej u pacjentów ze sztucznymi zastawkami i licznymi chorobami współistniejącymi. Ponadto obecność sztucznej zastawki była powiązana z nietypowym przebiegiem IZW o etiologii E. faecalis u pacjentów. Podobnie było u pacjentów z historią nowotworową. Stwierdzono też, że IZW wywołane przez E. faecalis u osób poniżej 60. roku życia było najczęściej związane z nietypowym przebiegiem lub z manifestacją innej jednostki chorobowej.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: Systematic review
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.048

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.049
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0050.006
Bibliometrics0.0150.013
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.003
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.380
Teacher spread0.354 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations1
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueMedical StudiesSame topicInfective Endocarditis Diagnosis and ManagementFrench-language works237,207