Tissue around catheters is a niche for bacteria associated with medical device infection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether pericatheter tissue is an additional niche for bacteria potentially causing catheter-associated infections in humans. DESIGN: Postmortem patient study. SETTING: Intensive care unit, autopsy room, and microbiological laboratory in a university hospital. PATIENTS: Eighteen deceased patients from whom 35 catheters plus surrounding tissues were collected. INTERVENTIONS: Under axenic conditions catheters and surrounding tissue were excised from deceased intensive care unit patients. The excised parts of the catheters and samples of surrounding tissue were quantitatively cultured and bacteria identified, and tissue histology/immunohistochemistry was performed. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Nine of the 35 (26%) pericatheter tissue samples tested were highly culture positive. The corresponding catheter segments were culture negative or yielded only low numbers of bacteria. Bacteria cultured from different sites of the catheter and surrounding tissues almost all were coagulase-negative staphylococci (predominantly Staphylococcus epidermidis) and Enterococcus faecalis. In histology, bacteria were seen in tissue, intercellularly and associated with host phagocytes. CONCLUSIONS: Tissue surrounding biomedical devices forms a niche for bacteria. This is an as yet nonrecognized element in the pathogenesis of catheter-associated infections, with possible consequences for strategies of prevention and treatment of these infections.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».