Numerical Simulation of Fluid Flow and Hydrodynamic Analysis in Commonly Used Biomedical Devices in Biofilm Studies
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».