Peritoneal Fluid Titer Test for Peritoneal Dialysis-Related Peritonitis
Notice bibliographique
Résumé
Standard microbiological tests (i.e., MIC) do not account for the unique factors of peritoneal dialysis (PD)-related peritonitis which can significantly influence treatment response. Our goals were to develop a peritoneal fluid titer (PFT) test and to conduct a pilot study of its association with clinical outcome. The methodology was developed by using spent dialysate collected from patients with bacterial PD-related peritonitis prior to the initiation of antibiotics. Dialysate was processed and spiked with antibiotic to simulate two standard intraperitoneal regimens: cefazolin plus tobramycin and cefazolin alone. Thirty-six clinical isolates, including Staphylococcus epidermidis, Staphylococcus aureus, Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae, Enterobacter cloacae, and Pseudomonas aeruginosa, were tested. In the pilot study, dialysate was collected from 14 patients with bacterial PD-related peritonitis. Titers were determined by using each patient's dialysate and infecting pathogen. Titers were highly reproducible, with discrepancies in only 1% of cases. Overall, PFTs were notably higher against gram-positive bacteria (P < 0.0001). The addition of tobramycin increased titers significantly from zero to values of 1/16 to 1/64 against E. cloacae and P. aeruginosa (P < 0.0001). In the pilot study, peritoneal fluid inhibitory titers were significantly associated with clinical outcome, with a median value of 1/96 for patients who were cured compared to 1/32 for those who failed treatment (P = 0.036). In conclusion, this study provides preliminary support for the PFT as a pharmacodynamic index specific to the treatment of PD-related peritonitis. With further characterization and validation in patients, the PFT test may advance the study of antibiotic therapies for PD-related peritonitis.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».