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Enregistrement W1830562900

Decontamination Efficacy of Ultraviolet Radiation against Biofilms of Common Nosocomial Bacteria.

2015· article· en· W1830562900 sur OpenAlexaboutno aff
Pholawat Tingpej, Rattana Tiengtip, Sumalee Kondo

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmMicrobiologyPseudomonas aeruginosaAcinetobacter baumanniiStaphylococcus epidermidisStaphylococcus aureusBacteriaSterilization (economics)MedicineEscherichia coliBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ultraviolet radiation (UV) is commonly used to destroy microorganisms in the health-care environment. However, the efficacy of UV radiation against bacteria growing within biofilms has never been studied. OBJECTIVE: To measure the sterilization effectiveness of UV radiation against common healthcare associated pathogens growing within biofilms. MATERIAL AND METHOD: Staphylococcus aureus, Methicillin-resistant S. aureus (MRSA), Streptococcus epidermidis, Escherichia coli, ESBL-producing E. coli, Pseudomonas aeruginosa and Acinetobacter baumannii were cultivated in the Calgary Biofilm Device. Their biofilms were placed 50 cm from the UV lamp within the Biosafety Cabinet. Viability test, crystal violet assay and a scanning electron microscope were used to evaluate the germicidal efficacy. RESULTS: Within 5 minutes, UV radiation could kill S. aureus, MRSA, S. epidermidis, A. baumannii and ESBL-producing E. coli completely while it required 20 minutes and 30 minutes respectively to kill E. coli and P. aeruginosa. However, the amounts of biomass and the ultrastructure between UV-exposed biofilms and controls were not significantly different. CONCLUSION: UV radiation is effective in inactivating nosocomial pathogens grown within biofilms, but not removing biofilms and EPS. The biofilm of P. aeruginosa was the most durable.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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