La <i>Mycoplasma pneumoniae</i> résistante chez l’enfant
Bibliographic record
Abstract
Question Une enfant de 5 ans est vue à notre clinique et présente un tableau clinique conforme à une pneumonie acquise dans la communauté. On lui prescrit un traitement avec de l’amoxicilline et de l’azithromycine, mais elle reste fébrile et revient à la clinique 3 jours plus tard. La famille revenait tout juste d’un voyage au Japon. Quelles sont les récentes données probantes accessibles concernant le traitement de la pneumonie due à la Mycoplasma pneumoniae résistante aux macrolides? Réponse Les taux de la M pneumoniae résistante aux macrolides (MPRM) sont à la hausse dans le monde, et son incidence est surtout élevée en Chine, au Japon et à Taïwan. La plupart des données probantes concernant les enfants préconisent le recours aux tétracyclines pour la MPRM, et des données factuelles plus limitées pointent vers les fluoroquinolones pour cette indication. Les enfants qui souffrent d’une pneumonie due à la M pneumoniae et qui ont des antécédents de voyages récents dans des pays où les taux de résistance sont élevés ou dont l’état ne s’améliore pas dans les 48 à 72 heures suivant un traitement aux macrolides devraient recevoir 2 mg/kg de doxycycline par voie orale 2 fois par jour (maximum de 100 mg par dose).
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".