Multiple Combination Bactericidal Antibiotic Testing for Patients with Cystic Fibrosis Infected with <i>Burkholderia cepacia</i>
Notice bibliographique
Résumé
Most Burkholderia cepacia strains are resistant to many, or all, of the antibacterial agents commonly used in cystic fibrosis (CF), and selection of appropriate antibiotics for treatment of pulmonary exacerbations is therefore difficult. We developed a technique for rapid in vitro testing of multiple antibiotic combinations for B. cepacia isolates. For each of 119 multi-drug-resistant isolates of B. cepacia, our multiple combination bactericidal test (MCBT) studied the bactericidal activity of 10 to 15 antimicrobial agents using 225 +/- 97 single, double, and triple antibiotic combinations. Of the 119 isolates, 50% were resistant to all single antibiotics tested, 8% were resistant to all two-drug antibiotic combinations, but all were inhibited by at least one bactericidal triple-drug combination. When used alone, meropenem, ceftazidime and high-dose tobramycin (200 microg/ml) were bactericidal against only 47, 15, and 14% of in vitro isolates, respectively. Using a double antibiotic combination improved bactericidal activity; meropenem-minocycline, meropenem-amikacin, and meropenem-ceftazidime combinations were bactericidal against 76, 73, and 73% of isolates, respectively. However, 47% of isolates demonstrated antagonism (growth of an organism when a second antibiotic was added to a bactericidal single antibiotic). Triple antibiotic combinations that contained tobramycin, meropenem, and an additional antibiotic were most effective, and were bactericidal against 81 to 93% of isolates. We conclude that triple-antibiotic combinations are more likely than double and single antibiotic combinations to be bactericidal against B. cepacia in vitro. MCBT testing is a useful technique to help clinicians decide on appropriate nonantagonistic combination antibiotic therapy for patients with CF infected with B. cepacia.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».