Antibioottien merkitys vankomysiiniresistenttien enterokokki -kantojen (VRE) esiintyvyyteen
Bibliographic record
Abstract
Tämä Oulun ammattikorkeakoulun opinnäytetyö on toteutettu kuvailevana kirjallisuuskatsauksena. Kirjallisuuskatsaus tarjoaa uusinta tietoa antibioottien käytön vaikutuksesta vankomysiiniresistenttien enterokokki -kantojen (VRE) esiintyvyyteen. Kirjallisuuskatsauksen tarkoituksena oli esittää usean tutkimusartikkelin tarjoama tieto tiiviissä muodossa suomenkielellä terveydenhuollon ammattilaisille. Tavoitteena oli tutkia, miten antibioottien käyttö vaikuttaa VRE-kantojen esiintyvyyteen. \n \nVankomysiiniresistentti enterokokki eli VRE on grampositiivinen enterokokkibakteeri, joka on vastustuskykyinen vankomysiini-antibiootille. VRE on moniresistenttisairaalabakteeri eikä sen hoitoon voida käyttää tavallisesti enterokokkien hoitoon soveltuvia antibiootteja. Sairaalapotilaat ovat usein kolonisoituneet VRE:llä, mutta vain harvoilla esiintyy kliinisiä infektioita. Monien mikrobilääkkeiden on todettu edistävän suoliston VRE-kolonisaatiota ja pidentävän sen kestoa. \n \nTähän kirjallisuuskatsaukseen etsittiin alkuperäisiä tutkimusartikkeleita viidestä eri viitetietokannasta sisäänotto- ja poissulkukriteereiden, sekä suunniteltujen hakutermien avulla. Tuloksia haettiin vuosilta 2015-2021 suomen ja englannin kielillä. Aineisto analysoitiin luokittelemalla tutkimusten ilmaukset ylä- ja alaluokkiin. \n \nTässä kirjallisuuskatsauksessa havaittiin, että karbapeneemien käyttöä pidettiin VRE-tartunnan riskitekijänä, mutta puolestaan atstreonaami pienensi VRE-tartunnan riskiä. Monilogistisessa regressiomallissa havaittiin yhteys metronidatsolin ja VRE-kolonisaation välillä. Korkean paikallisen vankomysiinin käytön havaittiin pidentävän huomattavasti VRE-kolonisaation kestoa verrattuna matalan paikallisen käytön ryhmään, riippumatta yksilötason vankomysiinin käytöstä tai yksikön VRE-tiheydestä. Vankomysiinille, fluorokinoloneille ja meropeneemille pidempiaikainen altistuminen todettiin riskitekijäksi VRE-bakteremialle. Muiden tutkimuksissa esiintyvien antibioottien merkitys VRE-kantojen lisääntymiseen oli joko vähäinen, niillä ei ollut suurta merkitystä tai vähentävistä vaikutuksista ei kerrottu riittävästi alkuperäistutkimuksissa.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.010 |
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".