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Enregistrement W1967146150 · doi:10.1080/08927014.2013.829049

Understanding urinary conditioning film components on ureteral stents: profiling protein components and evaluating their role in bacterial colonization

2013· article· en· W1967146150 sur OpenAlexaff
Chelsea Elwood, Joey Lo, Emily Chou, Adam M. Crowe, Olga Arsovska, Hans Adomat, Ricardo Miyaoka, Emma Tomlinson-Guns, Manoj Monga, Ben H. Chew, Dirk Lange

Notice bibliographique

RevueBiofouling · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStentAdhesionBiomaterialColonizationBiologyBiomedical engineeringMedicineMicrobiologyMaterials scienceSurgeryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ureteral stents are fraught with problems. A conditioning film attaches to the stent surface within hours of implantation; however, differences between stent types and their role in promoting encrustation and bacterial adhesion and colonization remain to be elucidated. The present work shows that the most common components do not differ between stent types or patients with the same indwelling stent, and contain components that may drive stent encrustation. Furthermore, unlike what was previously thought, the presence of a conditioning film does not increase bacterial adhesion and colonization of stents by uropathogens. Genitourinary cytokeratins are implicated in playing a significant role in conditioning film formation. Overall, stent biomaterial design to date has been unsuccessful in discovering an ideal coating to prevent encrustation and bacterial adhesion. This current study elucidates a more global understanding of urinary conditioning film components. It also supports specific focus on the importance of physical characteristics of the stent and how they can prevent encrustation and bacterial adhesion.

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations37
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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