EVALUATING THE EFFICACY OF AMIKACIN IN LOW-CLEARANCE UNILAMELLAR LIPOSOMES IN A<i>S. AUREUS</i>LOCAL INFECTION MODEL
Notice bibliographique
Résumé
Traditional therapies for Staphylococcal infections such as osteomyelitis or localized abscesses have a difficult time penetrating into tissue sites. To effectively ameliorate these infections, prolonged therapy and/or high doses of antibiotics are frequently required. Aminoglycosides, such as amikacin, are not routinely utilized for treating local infections due to poor efficacy associated with ineffective tissue penetration, toxicity, and poor penetration in an acid millieu. We postulated that a formulation of amikacin in small unilamellar liposomes might readily be engulfed by inflammatory macrophages facilitating drug delivery to the site of infection. This increased drug load to the site of bacterial infection may result in enhanced bactericidal action compared to conventional aminoglycosides. Tissue drug concentrations were determined for liposomal amikacin (L-AN) and conventional amikacin (AN). Plasma amikacin levels were determined for L-AN. The L-AN was very effective at concentrating at the site of infection compared to AN. Following confirmation of adequate tissue drug levels, a rodent subcutaneous abscess infection using S. aureus as the bacterial challenge agent was evaluated. Sprague-Dawley rats were intravenously administered L-AN every other day due to its prolonged half-life, while the comparator agent, AN, was administered daily. Abscess size, weights, severity, histology, and tissue colony counts were examined. In efficacy studies, L-AN was superior to AN in reducing colony counts.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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 ».