In vivo killing of Staphylococcus aureus using a light-activated antimicrobial agent
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The widespread problem of antibiotic resistance in pathogens such as Staphylococcus aureus has prompted the search for new antimicrobial approaches. In this study we report for the first time the use of a light-activated antimicrobial agent, methylene blue, to kill an epidemic methicillin-resistant Staphylococcus aureus (EMRSA-16) strain in two mouse wound models. RESULTS: Following irradiation of wounds with 360 J/cm(2) of laser light (670 nm) in the presence of 100 microg/ml of methylene blue, a 25-fold reduction in the number of viable EMRSA was seen. This was independent of the increase in temperature of the wounds associated with the treatment. Histological examination of the wounds revealed no difference between the photodynamic therapy (PDT)-treated wounds and the untreated wounds, all of which showed the same degree of inflammatory infiltration at 24 hours. CONCLUSION: The results of this study demonstrate that PDT is effective at reducing the total number of viable EMRSA in a wound. This approach has promise as a means of treating wound infections caused by antibiotic-resistant microbes as well as for the elimination of such organisms from carriage sites.
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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) | 0,001 | 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 ».