Prevalence and antibiotic susceptibility patterns of bacteria causing urinary tract infections in Youssef Hospital Center: first report from Akkar governorate, North of Lebanon

Background. Urinary tract infection (UTI) is common infection feature worldwide.   Infected patients are usually treated empirically treated without culture or antibiotics susceptibility testing, and which may lead to increase antibiotic resistance level. This study aims to determine the prevalence and antibiotic susceptibility patterns of common uropathogenic bacteria isolated at Youssef Hospital Center, Akkar governorate, North of Lebanon. Methods. Spot midstream of urine samples from 9662 patients with UTI symptoms who came for medical investigation to Youssef Hospital Center located in Akkar governorate.  Urine specimens were collected in sterile plastic bottles. Culture, identification and antibiotic susceptibility testing were performed using conventional tools according to the recommendations of the European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing. Results.  A total of 1009 bacterial uropathogens were isolated. Escherichia coli was most presented (72.5%) of all isolates, followed by Klebsiella pneumoniae (8.2%), Enterococcus spp. (5.5%), Pseudomonas aeruginosa (4.5%), Proteus spp. (3%), Enterobacter spp. (2%), Staphylococcus aureus (2%), Streptococcus agalactiae (1.6%), Staphylococcus saprophyticus (0.4%), Acinetobacter baumannii(0.2%) and Providencia rettgeri (0.1%). Moreover, the mean antibiotic resistance rates of isolates was relatively high, but comparable to previously published data in Lebanon. Conclusion. To the best of our knowledge, this is the first investigation reporting epidemiological data regarding the prevalence and antibiotic susceptibility patterns of bacterial uropathogens isolated from patients in the Akkar governorate. Our data indicated the urgent need of a strategic plan to tackle antibiotic resistance, particularly in deprived regions with poor healthcare centers.   Keywords: Uropathogens, Epidemiology, Antibiotic susceptibility, Risk factors, Akkargovernorate, North Lebanon

Treatment of Community-Acquired Pneumonia in Immunocompromised Adults:A Consensus Statement Regarding Initial Strategies

Background Community-acquired pneumonia (CAP) guidelines have improved the treatment and outcomes of patients with CAP, primarily by standardization of initial empirical therapy. But current society-published guidelines exclude immunocompromised patients. Research Question There is no consensus regarding the initial treatment of immunocompromised patients with suspected CAP. Study Design and Methods This consensus document was created by a multidisciplinary panel of 45 physicians with experience in the treatment of CAP in immunocompromised patients. The Delphi survey methodology was used to reach consensus. Results The panel focused on 21 questions addressing initial management strategies. The panel achieved consensus in defining the population, site of care, likely pathogens, microbiologic workup, general principles of empirical therapy, and empirical therapy for specific pathogens. Interpretation This document offers general suggestions for the initial treatment of the immunocompromised patient who arrives at the hospital with pneumonia

Relationship discovery in social networks

Les réseaux sociaux occupent une place de plus en plus importante dans notre vie quotidienne et représentent une part considérable des activités sur le web. Ce succès s’explique par la diversité des services/fonctionnalités de chaque site (partage des données souvent multimédias, tagging, blogging, suggestion de contacts, etc.) incitant les utilisateurs à s’inscrire sur différents sites et ainsi à créer plusieurs réseaux sociaux pour diverses raisons (professionnelle, privée, etc.). Cependant, les outils et les sites existants proposent des fonctionnalités limitées pour identifier et organiser les types de relations ne permettant pas de, entre autres, garantir la confidentialité des utilisateurs et fournir un partage plus fin des données. Particulièrement, aucun site actuel ne propose une solution permettant d’identifier automatiquement les types de relations en tenant compte de toutes les données personnelles et/ou celles publiées. Dans cette étude, nous proposons une nouvelle approche permettant d’identifier les types de relations à travers un ou plusieurs réseaux sociaux. Notre approche est basée sur un framework orientéutilisateur qui utilise plusieurs attributs du profil utilisateur (nom, age, adresse, photos, etc.). Pour cela, nous utilisons des règles qui s’appliquent à deux niveaux de granularité : 1) au sein d’un même réseau social pour déterminer les relations sociales (collègues, parents, amis, etc.) en exploitant principalement les caractéristiques des photos et leurs métadonnées, et, 2) à travers différents réseaux sociaux pour déterminer les utilisateurs co-référents (même personne sur plusieurs réseaux sociaux) en étant capable de considérer tous les attributs du profil auxquels des poids sont associés selon le profil de l’utilisateur et le contenu du réseau social. À chaque niveau de granularité, nous appliquons des règles de base et des règles dérivées pour identifier différents types de relations. Nous mettons en avant deux méthodologies distinctes pour générer les règles de base. Pour les relations sociales, les règles de base sont créées à partir d’un jeu de données de photos créées en utilisant le crowdsourcing. Pour les relations de co-référents, en utilisant tous les attributs, les règles de base sont générées à partir des paires de profils ayant des identifiants de mêmes valeurs. Quant aux règles dérivées, nous utilisons une technique de fouille de données qui prend en compte le contexte de chaque utilisateur en identifiant les règles de base fréquemment utilisées. Nous présentons notre prototype, intitulé RelTypeFinder, que nous avons implémenté afin de valider notre approche. Ce prototype permet de découvrir différents types de relations, générer des jeux de données synthétiques, collecter des données du web, et de générer les règles d’extraction. Nous décrivons les expériementations que nous avons menées sur des jeux de données réelles et syntéthiques. Les résultats montrent l’efficacité de notre approche à découvrir les types de relations.In recent years, social network sites exploded in popularity and become an important part of the online activities on the web. This success is related to the various services/functionalities provided by each site (ranging from media sharing, tagging, blogging, and mainly to online social networking) pushing users to subscribe to several sites and consequently to create several social networks for different purposes and contexts (professional, private, etc.). Nevertheless, current tools and sites provide limited functionalities to organize and identify relationship types within and across social networks which is required in several scenarios such as enforcing users’ privacy, and enhancing targeted social content sharing, etc. Particularly, none of the existing social network sites provides a way to automatically identify relationship types while considering users’ personal information and published data. In this work, we propose a new approach to identify relationship types among users within either a single or several social networks. We provide a user-oriented framework able to consider several features and shared data available in user profiles (e.g., name, age, interests, photos, etc.). This framework is built on a rule-based approach that operates at two levels of granularity: 1) within a single social network to discover social relationships (i.e., colleagues, relatives, friends, etc.) by exploiting mainly photos’ features and their embedded metadata, and 2) across different social networks to discover co-referent relationships (same real-world persons) by considering all profiles’ attributes weighted by the user profile and social network contents. At each level of granularity, we generate a set of basic and derived rules that are both used to discover relationship types. To generate basic rules, we propose two distinct methodologies. On one hand, social relationship basic rules are generated from a photo dataset constructed using crowdsourcing. On the other hand, using all weighted attributes, co-referent relationship basic rules are generated from the available pairs of profiles having the same unique identifier(s) attribute(s) values. To generate the derived rules, we use a mining technique that takes into account the context of users, namely by identifying frequently used valid basic rules for each user. We present here our prototype, called RelTypeFinder, implemented to validate our approach. It allows to discover appropriately different relationship types, generate synthetic datesets, collect web data and photo, and generate mining rules. We also describe here the sets of experiments conducted on real-world and synthetic datasets. The evaluation results demonstrate the efficiency of the proposed relationship discovery approach

Découverte des relations dans les réseaux sociaux

In recent years, social network sites exploded in popularity and become an important part of the online activities on the web. This success is related to the various services/functionalities provided by each site (ranging from media sharing, tagging, blogging, and mainly to online social networking) pushing users to subscribe to several sites and consequently to create several social networks for different purposes and contexts (professional, private, etc.). Nevertheless, current tools and sites provide limited functionalities to organize and identify relationship types within and across social networks which is required in several scenarios such as enforcing users’ privacy, and enhancing targeted social content sharing, etc. Particularly, none of the existing social network sites provides a way to automatically identify relationship types while considering users’ personal information and published data. In this work, we propose a new approach to identify relationship types among users within either a single or several social networks. We provide a user-oriented framework able to consider several features and shared data available in user profiles (e.g., name, age, interests, photos, etc.). This framework is built on a rule-based approach that operates at two levels of granularity: 1) within a single social network to discover social relationships (i.e., colleagues, relatives, friends, etc.) by exploiting mainly photos’ features and their embedded metadata, and 2) across different social networks to discover co-referent relationships (same real-world persons) by considering all profiles’ attributes weighted by the user profile and social network contents. At each level of granularity, we generate a set of basic and derived rules that are both used to discover relationship types. To generate basic rules, we propose two distinct methodologies. On one hand, social relationship basic rules are generated from a photo dataset constructed using crowdsourcing. On the other hand, using all weighted attributes, co-referent relationship basic rules are generated from the available pairs of profiles having the same unique identifier(s) attribute(s) values. To generate the derived rules, we use a mining technique that takes into account the context of users, namely by identifying frequently used valid basic rules for each user. We present here our prototype, called RelTypeFinder, implemented to validate our approach. It allows to discover appropriately different relationship types, generate synthetic datesets, collect web data and photo, and generate mining rules. We also describe here the sets of experiments conducted on real-world and synthetic datasets. The evaluation results demonstrate the efficiency of the proposed relationship discovery approach.Les réseaux sociaux occupent une place de plus en plus importante dans notre vie quotidienne et représentent une part considérable des activités sur le web. Ce succès s’explique par la diversité des services/fonctionnalités de chaque site (partage des données souvent multimédias, tagging, blogging, suggestion de contacts, etc.) incitant les utilisateurs à s’inscrire sur différents sites et ainsi à créer plusieurs réseaux sociaux pour diverses raisons (professionnelle, privée, etc.). Cependant, les outils et les sites existants proposent des fonctionnalités limitées pour identifier et organiser les types de relations ne permettant pas de, entre autres, garantir la confidentialité des utilisateurs et fournir un partage plus fin des données. Particulièrement, aucun site actuel ne propose une solution permettant d’identifier automatiquement les types de relations en tenant compte de toutes les données personnelles et/ou celles publiées. Dans cette étude, nous proposons une nouvelle approche permettant d’identifier les types de relations à travers un ou plusieurs réseaux sociaux. Notre approche est basée sur un framework orientéutilisateur qui utilise plusieurs attributs du profil utilisateur (nom, age, adresse, photos, etc.). Pour cela, nous utilisons des règles qui s’appliquent à deux niveaux de granularité : 1) au sein d’un même réseau social pour déterminer les relations sociales (collègues, parents, amis, etc.) en exploitant principalement les caractéristiques des photos et leurs métadonnées, et, 2) à travers différents réseaux sociaux pour déterminer les utilisateurs co-référents (même personne sur plusieurs réseaux sociaux) en étant capable de considérer tous les attributs du profil auxquels des poids sont associés selon le profil de l’utilisateur et le contenu du réseau social. À chaque niveau de granularité, nous appliquons des règles de base et des règles dérivées pour identifier différents types de relations. Nous mettons en avant deux méthodologies distinctes pour générer les règles de base. Pour les relations sociales, les règles de base sont créées à partir d’un jeu de données de photos créées en utilisant le crowdsourcing. Pour les relations de co-référents, en utilisant tous les attributs, les règles de base sont générées à partir des paires de profils ayant des identifiants de mêmes valeurs. Quant aux règles dérivées, nous utilisons une technique de fouille de données qui prend en compte le contexte de chaque utilisateur en identifiant les règles de base fréquemment utilisées. Nous présentons notre prototype, intitulé RelTypeFinder, que nous avons implémenté afin de valider notre approche. Ce prototype permet de découvrir différents types de relations, générer des jeux de données synthétiques, collecter des données du web, et de générer les règles d’extraction. Nous décrivons les expériementations que nous avons menées sur des jeux de données réelles et syntéthiques. Les résultats montrent l’efficacité de notre approche à découvrir les types de relations

Automatic rule generation using crowdsourcing for better relationship type discovery

International audienceWith the increasing popularity of information sharing and the growing number of social network users, relationship management is one of the key challenges which arise in the context of social networks. One particular relationship management task aims at identifying relationship types that are relevant between social network users and their contacts. Manually identifying relationship types is one possible solution, however it is a time-consuming and tedious task that requires constant maintenance. In this paper, we present a rule-based approach that sets the focus on published photos as a valuable source to identify relationship types. Our approach automatically generates relevant relationship discovery rules based on a crowdsourcing methodology that constructs useful photo datasets. Knowledge is first retrieved from these datasets and then used to create relationship discovery rules. The obtained set of rules is extended using a number of predefined common sense rules and then personalized using a rule mining algorithm. Experimental results demonstrate the correctness and the efficiency of the generated sets of rules to identify relationship types. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved

Relationship discovery in social networks

Les réseaux sociaux occupent une place de plus en plus importante dans notre vie quotidienne et représentent une part considérable des activités sur le web. Ce succès s explique par la diversité des services/fonctionnalités de chaque site (partage des données souvent multimédias, tagging, blogging, suggestion de contacts, etc.) incitant les utilisateurs à s inscrire sur différents sites et ainsi à créer plusieurs réseaux sociaux pour diverses raisons (professionnelle, privée, etc.). Cependant, les outils et les sites existants proposent des fonctionnalités limitées pour identifier et organiser les types de relations ne permettant pas de, entre autres, garantir la confidentialité des utilisateurs et fournir un partage plus fin des données. Particulièrement, aucun site actuel ne propose une solution permettant d identifier automatiquement les types de relations en tenant compte de toutes les données personnelles et/ou celles publiées. Dans cette étude, nous proposons une nouvelle approche permettant d identifier les types de relations à travers un ou plusieurs réseaux sociaux. Notre approche est basée sur un framework orientéutilisateur qui utilise plusieurs attributs du profil utilisateur (nom, age, adresse, photos, etc.). Pour cela, nous utilisons des règles qui s appliquent à deux niveaux de granularité : 1) au sein d un même réseau social pour déterminer les relations sociales (collègues, parents, amis, etc.) en exploitant principalement les caractéristiques des photos et leurs métadonnées, et, 2) à travers différents réseaux sociaux pour déterminer les utilisateurs co-référents (même personne sur plusieurs réseaux sociaux) en étant capable de considérer tous les attributs du profil auxquels des poids sont associés selon le profil de l utilisateur et le contenu du réseau social. À chaque niveau de granularité, nous appliquons des règles de base et des règles dérivées pour identifier différents types de relations. Nous mettons en avant deux méthodologies distinctes pour générer les règles de base. Pour les relations sociales, les règles de base sont créées à partir d un jeu de données de photos créées en utilisant le crowdsourcing. Pour les relations de co-référents, en utilisant tous les attributs, les règles de base sont générées à partir des paires de profils ayant des identifiants de mêmes valeurs. Quant aux règles dérivées, nous utilisons une technique de fouille de données qui prend en compte le contexte de chaque utilisateur en identifiant les règles de base fréquemment utilisées. Nous présentons notre prototype, intitulé RelTypeFinder, que nous avons implémenté afin de valider notre approche. Ce prototype permet de découvrir différents types de relations, générer des jeux de données synthétiques, collecter des données du web, et de générer les règles d extraction. Nous décrivons les expériementations que nous avons menées sur des jeux de données réelles et syntéthiques. Les résultats montrent l efficacité de notre approche à découvrir les types de relations.In recent years, social network sites exploded in popularity and become an important part of the online activities on the web. This success is related to the various services/functionalities provided by each site (ranging from media sharing, tagging, blogging, and mainly to online social networking) pushing users to subscribe to several sites and consequently to create several social networks for different purposes and contexts (professional, private, etc.). Nevertheless, current tools and sites provide limited functionalities to organize and identify relationship types within and across social networks which is required in several scenarios such as enforcing users privacy, and enhancing targeted social content sharing, etc. Particularly, none of the existing social network sites provides a way to automatically identify relationship types while considering users personal information and published data. In this work, we propose a new approach to identify relationship types among users within either a single or several social networks. We provide a user-oriented framework able to consider several features and shared data available in user profiles (e.g., name, age, interests, photos, etc.). This framework is built on a rule-based approach that operates at two levels of granularity: 1) within a single social network to discover social relationships (i.e., colleagues, relatives, friends, etc.) by exploiting mainly photos features and their embedded metadata, and 2) across different social networks to discover co-referent relationships (same real-world persons) by considering all profiles attributes weighted by the user profile and social network contents. At each level of granularity, we generate a set of basic and derived rules that are both used to discover relationship types. To generate basic rules, we propose two distinct methodologies. On one hand, social relationship basic rules are generated from a photo dataset constructed using crowdsourcing. On the other hand, using all weighted attributes, co-referent relationship basic rules are generated from the available pairs of profiles having the same unique identifier(s) attribute(s) values. To generate the derived rules, we use a mining technique that takes into account the context of users, namely by identifying frequently used valid basic rules for each user. We present here our prototype, called RelTypeFinder, implemented to validate our approach. It allows to discover appropriately different relationship types, generate synthetic datesets, collect web data and photo, and generate mining rules. We also describe here the sets of experiments conducted on real-world and synthetic datasets. The evaluation results demonstrate the efficiency of the proposed relationship discovery approach.DIJON-BU Doc.électronique (212319901) / SudocSudocFranceF

Discovering relationship types between users using profiles and shared photos in a social network

International audienceIn this paper, we propose a new approach to discover the relationship types between a user and her contacts in a social network. This is of key importance for many applications in the domain of photo sharing, privacy protection, information enriching, etc. Our approach is based, on one hand, on information extracted from users' profiles and their shared photos, and, on the other hand, on a set of predefined rules validated by the main user before being mined and derived according to her preferences and social network content. The contribution of our method is twofold: 1) it is user-based enabling the user to set her preferences and give her feedbacks on the derived rules and results, and 2) it is multi-criteria that exploits and combines several attributes and features from user profiles and shared photos respectively. It also allows the user to define new relationship types. We conducted a set of experiments to validate our approach. The obtained results show the accuracy of our approach in different scenarios

Rules, Photos, and Crowdsourcing for Relationship Type Discovery in Social Networks

International audienc

User profile matching in social networks

International audienceInter-social networks operations and functionalities are required in several scenarios (data integration, data enrichment, information retrieval, etc.). To achieve this, matching user profiles is required. Current methods are so restrictive and do not consider all the related problems. Particularly, they assume that two profiles describe the same physical person only if the values of their Inverse Functional Property or IFP (e.g. the email address, homepage, etc.) are the same. However, the observed trend in social networks is not fully compatible with this assumption since users tend to create more than one social network account (for personal use, for work, etc.) while using same or different email addresses. In this work, we address the problem of matching user profiles in its globality by providing a suitable matching framework able to consider all the profile's attributes. Our framework allows users to give more importance to some attributes and assign each attribute a different similarity measure. The set of experiments conducted with our default/recommended attribute/similarity measures shows the superiority of our proposal in comparison with current ones