Swarming of <i>Proteus mirabilis</i> over Ureteral Stents: A Comparative Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Encrustation on indwelling ureteral stents is commonly related to the presence of urease-producing bacteria that elevate the pH of the urine through the hydrolysis of urea, resulting in the precipitation of calcium and magnesium salts. Using a model previously shown to measure accurately the ability of Proteus mirabilis to swarm over catheter surfaces (Eur J Clin Microbiol Infect Dis 1999;18:206), we investigated the ability of this organism to swarm over three ureteral stents with potential encrustation-resistance properties. MATERIALS AND METHODS: Three commercially available ureteral stents were selected for evaluation: a low surface-energy stent, a hydrogel-coated stent, and a silicone stent. Ten-microliter aliquots of a 4-hour culture of P. mirabilis 296 in Trypticase soya (TSA) broth was inoculated 5 mm from a 1-cm channel cut out from TSA plates. Ten-millimeter stent sections were placed as bridges across the central channel adjacent to the inocula. Time to pathogen crossing was measured. RESULTS: The mean time (+/- SD) to pathogen migration across the three test materials was 15.9 +/- 6.1, 19.8 +/- 9.5, and 29.7 +/- 14.3 hours for the low surface-energy, hydrogel-coated, and silicone stents, respectively. Statistical analysis revealed significant differences between the crossing times of the low surface-energy (P = 0.001) and hydrogel-coated (P = 0.034) stents compared with silicone but not between the low surface-energy and hydrogel-coated stents (P = 0.387). CONCLUSION: Migration of P. mirabilis 296 across silicone stents was significantly reduced compared with low surface-energy and hydrogel-coated stents. These findings suggest that P. mirabilis may have a lower affinity for silicone stents, which may translate into a reduced risk of infection with P. mirabilis and associated stent encrustation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».