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Enregistrement W1535405040 · doi:10.1128/9781555815608.ch5

Pathogenicity of <i>Enterobacter sakazakii</i>

2014· book-chapter· en· W1535405040 sur OpenAlexaff
Franco Pagotto, Jeffrey M. Farber, Raquel F Lenati

Notice bibliographique

RevueASM Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnterobacteriaceae and Cronobacter Research
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeningitisEnterobacterNecrotizing enterocolitisBacteremiaPathogenBiologyPathogenesisEnterocolitisMicrobiologyImmunologyMedicinePediatricsInternal medicineAntibioticsEscherichia coliGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enterobacter sakazakii is an emerging food-borne pathogen that has increasingly raised interest among the scientific community, health care providers, and the food industry since the early 1980s, when it was accepted as a new species. This chapter attempts to summarize research endeavors aimed at understanding the pathogenesis of this important food-borne pathogen. The first two known cases of E. sakazakii meningitis date from 1958 and were first reported in 1961. Subsequently, cases of meningitis, septicemia, and necrotizing enterocolitis due to this organism have been reported worldwide. E. sakazakii adherence to the cell lines increased with a higher multiplicity of infection and was maximal at the late bacterial exponential growth phase. Once E. sakazakii makes its way past the gastrointestinal tract to the bloodstream, it is likely that it attaches to endothelial cells and then somehow crosses through the blood-brain barrier to infect the meninges and brain. Interestingly, using meningitis and bacteremia alone to characterize the disease, invasive infant cases were divided into two groups based on gestational age and birth weight. The interest in the causal relationship between powdered infant formula (PIF) and this emerging food-borne pathogen has led to an interest in ascertaining its mechanism(s) of pathogenicity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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