MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W141096825 · doi:10.2310/7750.2013.12129

An Update on Chronic Wounds and The Role of Biofilms

2013· review· en· W141096825 sur OpenAlexaff
Christina Scali, Brian Kunimoto

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmMedicineChronic woundIntensive care medicineWound careWound healingChronic diseaseSurgeryBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic wounds cause significant morbidity and mortality and cost our health care system millions of dollars each year. A major impediment to wound healing is the formation of bacterial biofilms. Biofilms are communities of bacteria associated with chronic infections. OBJECTIVE: This article reviews the literature on chronic wounds and biofilms. The role of biofilms in chronic wounds is not widely known. The purpose is to increase awareness of their role and to discuss research into novel therapeutic options. METHODS: PubMed searches were performed to identify publications on chronic wounds and biofilms. RESULTS: Biofilms contribute to chronic wound nonhealing. There is an abundance of research into novel antibiofilm strategies for chronic wounds. CONCLUSION: Current research is being targeted at antibiofilm strategies needed to restore an optimal wound-healing environment. A combined treatment approach involving aggressive débridement and the addition of antibiofilm agents is needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cutaneous Medicine and SurgeryMême sujetBacterial biofilms and quorum sensingTravaux en français237 207