<i>Staphylococcus epidermidis</i> forms biofilms under simulated platelet storage conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Staphylococcus epidermidis grows slowly in platelet (PLT) preparations compared to other bacteria, presenting the possibility of missed detection by routine screening. S. epidermidis is a leading cause of nosocomial sepsis, with virulence residing in its ability to establish chronic infections through production of slime layers, or biofilms, on biomedical devices. This study aims to establish biofilm formation (BF) as a mode of growth by S. epidermidis in PLT preparations. STUDY DESIGN AND METHODS: Biofilm-positive (BFpos) and -negative (BFneg) S. epidermidis strains were grown in whole blood-derived PLTs (WBDPs) and in glucose-rich medium (TSBg). An assay for BF was adapted for cultures grown in WBDPs or filtered WBDPs in polystyrene culture plates. Bacterial attachment to polyvinylchloride PLT bags and PLTs was examined by scanning electron microscopy. RESULTS: Both strains display similar growth profiles in WBDPs and TSBg. Unexpectedly, evidence of BF was observed on PLT bags and on PLTs directly, not only by the BFpos strain but also by the BFneg strain. The BFpos strain displayed greater plastic adherence than the BFneg strain in WBDPs (p < 0.05). BF by the BFneg strain was approximately 10-fold greater in WBDPs compared to TSBg (p < 0.05), likely by use of PLTs as a scaffold. Furthermore, BF by S. epidermidis was significantly decreased when PLT concentration was reduced 1000-fold. CONCLUSIONS: S. epidermidis forms biofilms on PLT aggregates and on PLT bags under PLT storage conditions. Our results demonstrate that the PLT storage environment can promote a BF growth mechanism for contaminant bacteria.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».