Biofilm reduction by a new burn gel that targets nociception
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To compare the ability of an amorphous first aid topical gel containing vinegar, citric acid and EDTA (RescuDerm(TM); RESC) and various derivative formulations to eradicate Pseudomonas aeruginosa (PSEUD) and Staphylococcus epidermidis (STAPH) biofilms. METHODS AND RESULTS: 24-h biofilms prepared using the Minimum Biofilm Elimination Concentration (MBEC) Assay System were exposed for 4 or 24 h to the different gel formulations. Citric acid-free, acetic acid-free or acetic acid-free/sodium acetate-supplemented RESC gels reduced PSEUD and STAPH biofilm formation as effectively as RESC. Substituting the weak organic acids with equivalent concentrations of glacial acetic acid reduced the effectiveness of gel against PSEUD and STAPH biofilms by half, but viable bacterial counts still remained below 4 log(10) CFU/peg. Removal of gelling agent and/or EDTA enhanced efficacy against PSEUD but not STAPH biofilms. An acidified placebo gel formulation generated an only marginal bactericidal effect compared to that of RESC. CONCLUSIONS: RESC is a promising new antimicrobial agent. Its weak organic acid content, rather than merely acidic pH, mediates its considerable in vitro bactericidal efficacy against bacterial biofilms. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: These data, taken together with the observation that RescuDerm possesses broad in vitro bactericidal activity against other pathogen species, suggest the potential usefulness of this product for controlling biofilm formation on a variety of cutaneous traumatic and surgical wounds.
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 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) | 0,000 | 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.
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 ».