Numerical Simulation of Fluid Flow and Hydrodynamic Analysis in Commonly Used Biomedical Devices in Biofilm Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biofilms are microbial communities which can form on most biotic or abiotic surfaces including glass, metal, plastic, rocks, and live tissues. These colonies begin with individual planktonic bacterial cells that attach to a surface and then start to generate a sticky Extracellular Polymeric Substance (EPS). This complex polysaccharide matrix contributes to a modification of the phenotypic status of bacteria and protects them against the detrimental changes in the microenvironment surrounding the biofilms. These phenotypic changes typically confer increased resistance to antibiotics or to the host defence system in patients. This enhanced tolerance is associated with significant problems, such as hospital acquired infections, equipment damage, and energy losses In health care, biofilms are responsible for 65% of hospital acquired infections, adding more than $1 billion annually for treatment costs in United States Hospital acquired infections are the fourth leading cause of death in the U.S. accounting for 2 million death annually Almost all types of biomedical devices and tissue engineering constructs are susceptible to biofilm formation Biofilms are particularly associated with a variety of bloodstream infections related to indwelling medical devices (e.g. urinary and cardiovascular catheters, vascular and ocular prostheses, prosthetic heart valves, cardiac pacemakers, cerebrospinal fluid shunts and other types of surgical devices). They are also responsible for chronic infections and recalcitrant diseases such as cystic fibrosis and periodontal diseases (Castelli et al.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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